一、大致流程

对于每一个目标识别方向的萌新来说，数据都是最重要的一部分，一个好的数据集可以对我们训练结果产生非常好的结果。但是，庞大的数据集标注却占用了我们非常多的时间，因此对于目标识别方向的我们，使用半自动标注方式将会节省我们大量的时间。

使用YOLOv5也是可以进行半自动标注，这里我没实验过。YOLOv7成功对我们的数据进行标注。由于最终得到的是txt文件，所以这里标注软件使用的是labelimg。当然大家也可以尝试下将txt文件转成xml或者json。

大致流程：标注部分数据集-->使用YOLOv7进行训练-->得到best.pt权重文件。而我们就是要使用best.pt文件去标注我们自己剩余的数据集。

二、操作步骤

 1、save--text 这行命令的意思是是否保存使用预训练权重生成的txt文件，默认不保存，我们需要将

action='store_true'改成action='store_false'

2、进行预训练，得到run/detect/exp文件

这里的labels是我们训练得到的txt文件，分为类别、x、y、w、h

 3、 使用labelimg打开照片，然后导入txt文件就OK了。

这里需要注意的是，我们需要手动添加一个类别，不然识别不出来。例如CoCo数据集，那么我们需要把COCO的种类全部写进去。