将LabelMe转换为MsCOCO、PascalVOC、Yolo格式。以及将数据集拆分为训练、测试和验证样本；数据增强扩充转换后的数据集；输出和记录图像统计数据；将整个数据集转换为单个分辨率。
Installingthenecessarypackages>>pipinstall-rrequirements.txt类的列表按照它们在统计中出现的顺序写在.txt文件中（默认在labels.txt）。文件名的名称在config.py中指定。
带参数的labelme_converter.py文件用于转换：--input-包含LabelMe格式数据集的目录--output-（可选）用于存储转换后的数据集的目录（默认值./current_dataset：）--format-转换格式( yolo, voc, coco)--create-marked -(--poly-（可选）指定可视化是否应使用多边形（而不是矩形）示例：
Convertingdatasetfrom./meters01_labelmetoYoloformatwithcreationofmarkupvisualization>>pythonlabelme_converter.py--inputmeters01_labelme--outputcurrent_dataset--formatyolo--create-markedInputpath:labelmeOutputpath:current_datasetReadinglabelmefiles:100%|██████████████████████████████████████████|24/24[00:00<00:00,98.69it/s]Createmarkedimages:100%|██████████████████████████████████████████|24/24[00:00<00:00,50.44it/s]ConvertinglabelmetoYolo:100%|██████████████████████████████████████████|24/24[00:00<00:00,8058.87it/s]
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