我们知道在深度学习中，大家做得最多的工作就是数据处理，数据处理的过程占据了整个产品生命周期的大部分时间，因此如何高效的进行数据处理，是缩短产品周期的关键。
为了保证一个算法的不断优化，我们往往在训练完一个模型之后，需要进行模型的不断迭代，迭代过程中，我们需要将识别错误的样本挑选出来并进行二次标注。对于一个小的算法团队来说，标注增加了用人成本，小批量的数据交给外包反而不太合适。因此这里二次开发labelimg，形成了一个自动标注系统。
什么时候需要自动标注自动标注需要我们实现一个训练好的模型。这个模型能够帮助我们识别实际中出现的情况，比如检测算法，此模型应当能够识别大部分数据，对于少部分识别不了的，识别错误的，需要人工手动确认。
就是之前我所写文章中出现的黑色头发和黑色帽子的识别例子。我们需要将识别错误的、未识别的数据列举出来，然后投入到数据集中进行再次训练。
这样我们能够简单确认目标有没有被正确框中，对于没有框中的少部分数据进行二次标注。当然，为了保证准确性，这里检测的阈值应该设置相对较高。
修改labelimg这里我们以yolov5训练并转换成onnx的模型为例，介绍一些细节。
读取图片
我们查看代码可以知道，labelimg打开文件之后，直接读取下一张图片并进行展示，并且其逻辑是：先导入图片，然后在文件下找是否存在该标注文件，然后导入标注文件。因此我们只需要在导入每一张图片后直接保存识别结果就可以了。这里修改了默认，让图片和标注文件在同一个文件夹下。
保存的逻辑很简单，就是利用xml.etree.ElementTree根据标注的xml结构进行添加并保存即可。这里不再赘述。
保存xml
效果
识别效果
自动标注系统完成之后，就不用脚本先生成标注框，然后打开labelimg一个一个地去确认是否标注正确了，直接当场确认，效率提高了一些。
后续将在界面上修改，添加更多检测框架，一键导入模型。
今天尝试头条代码块发现居然不能使用，真是醉了。
本文完
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