Ultralytics YOLO 关键点检测数据集标注工具指南

关键点检测数据标注的核心要点

在计算机视觉领域，关键点检测任务需要同时标注目标物体的边界框和关键点位置。这种复合标注方式对标注工具提出了特殊要求：

1. 关联性标注：每个关键点必须明确关联到特定的边界框
2. 可见性标记：需要区分关键点的三种状态（未标注/不可见/可见）
3. 格式兼容性：最终标注格式需符合YOLO系列模型的输入要求

主流标注工具推荐与比较

Label Studio

作为开源标注平台，Label Studio支持灵活的关键点标注配置。其特点包括：

• 可视化界面直观易用
• 支持多人协作标注
• 可导出多种格式，包括兼容YOLO的格式

CVAT (Computer Vision Annotation Tool)

CVAT是Intel开源的标注工具，特别适合专业团队使用：

• 提供高级标注功能，包括关键点序列标注
• 支持视频帧间关键点追踪
• 内置质量检查工具

RectLabel (Mac平台专用)

虽然非开源，但RectLabel提供了直接导出YOLO格式的功能：

• 原生支持YOLO格式的关键点标注
• 界面简洁，适合个人开发者
• 支持多边形和关键点混合标注

标注格式详解

YOLO关键点检测的标准标注格式包含两部分：

1. 边界框信息：class_index center_x center_y width height
2. 关键点信息：x1 y1 v1 x2 y2 v2 ... xn yn vn

其中可见性标记v的含义：

• 0：未标注
• 1：标注但不可见
• 2：标注且可见

数据转换技巧

对于已有COCO格式标注的数据集，可通过转换工具转为YOLO格式。转换时需注意：

1. 坐标归一化处理
2. 关键点可见性映射
3. 边界框与关键点的对应关系保持

标注实践建议

1. 一致性原则：同一类物体的关键点定义和顺序应保持一致
2. 质量控制：定期检查标注质量，特别是遮挡情况下的关键点标注
3. 数据平衡：确保各姿态、角度的样本分布均匀
4. 工具选择：根据团队规模和技术栈选择合适的标注工具

通过合理选择标注工具并遵循最佳实践，可以高效构建高质量的关键点检测数据集，为后续模型训练奠定坚实基础。