标注数据

创建标签

确认项目需求是否需要分类，若需要分类就根据类别建立相应数量的标签；不需要分类则创建一个标签即可。

注意

标签名称需要有辨识度，禁止使用a、b、tmp等无意义名称；标签名称应只包含英文字母或数字；尽量使用英文单词（如box）而非汉语拼音（如xiangzi）以避免歧义。

确认标注方式

1. 标注上表面轮廓： 适用于平放的规则物体，如纸箱、药盒、矩形工件等。通过上表面轮廓计算抓取点，用户只需要标注上表面矩形框。

   

2. 标注完整外轮廓： 适用于麻袋、各类工件等，标注完整外轮廓是通用的标注方式。

   

3. 特殊情况： 适用于需要配合夹具或抓取方式的特殊情况。

   案例1：需要保证吸盘与瓶口完全贴合（对精度要求很高），只需标注瓶口轮廓。

   

   案例2：转子抓取需要区分方向，只标注能明确区分方向的中间部分，不标注两端的细杆。

   

   案例3：需要保证吸取位置在金属件中间部分，所以只标注工件中间金属部分，不需要标注两端。

   

使用Mech-DLK标注数据

不同的算法标注方式不同，详情请参阅 Mech-DLK数据标注方法 。

注意

务必确保标注质量：标注完务必检查一下数据集的标注情况，并验证每个样本的标签是否一一对应，若标签分类错误，在数据集中使用反例会对学习过程产生不利影响，直接影响模型识别效果。

标注质量应从完备性、正确性、一致性、精确性几个方面考虑：

1. 完备性： 标注所有符合规则的物体，禁止出现遗漏标注的情况。

   

2. 正确性： 确保物体与所属的标签正确对应，禁止出现物体与标签不一致的情况。

   

3. 一致性： 所有数据应遵循同一标注规则。例如标注规则规定只标注整体露出85%以上的物体，则应该标注所有符合该规则的物体，避免出现某一物体标注了但另一类似物体没有标注的情况。

   

4. 精确性： 标注轮廓紧密贴合目标物体边缘，禁止出现少标注或多标注的情况。