参考博客
labelme标注自定义数据集COCO类型_labelme标注coco-CSDN博客
LabelMe使用_labelme中所有的create的作用解释-CSDN博客
1制作自己的数据集
1.1labelme安装
自己的数据和上面数据的区别就在于没有.json标签文件，所以训练自己的数据关键步骤就是获取标签文件，制作标签需要用到labelme软件。我们在当前虚拟环境下直接安装：
activate DenseCLIP（这是我的虚拟环境）
pip install pyqt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install labelme
安装好后，直接在命令行输入labelme就可以打开标注软件了
也有可能出现下面的问题
这是由于和opencv的版本冲突了，直接卸载或者新创建一个虚拟环境，在里面标注。
1.2 labelme制作标签
在labelme软件中打开图片所在文件夹，依次对图片边缘进行画点制作标签，并保存，每张图片的标签以.json文件保存在图片所在目录
剩下步骤可以直接参考下面博客。
Mask Rcnn目标分割-训练自己数据集-详细步骤_maskrcnn训练自己的数据集-CSDN博客
