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在实际生产项目中，为了提升目标识别的准确性，我们往往需要3000-5000张图片进行标注。而直接参与过标注的人都有一个共同的感觉，就是标注是一个简单、枯燥、无聊且十分耗时费力的差事。为此，我们可以在有了初步训练模型的基础上，采用更加自动化的方式进行标注，届时，你讲不用每个照片、每个目标的重复标注，而是直接在现有模型对图片进行识别后的结果上进行调整标注或者新增标注。本章节，笔者将重点围绕使用labelIMG进行自动化高效率的标注进行讲解。

1、前期模型准备

前期，笔者使用约1000张图片对摩托车、电动自行车头盔配搭和加装雨棚进行了训练，得到了一个已经初步训练好的模型。暂且将其命名为“best_jx.pt”。下面我们将依托该pt文件模型，对新增的图片进行识别，并导入labelIMG进行自动化标准，从而非常明显的提升我们的图片标注工作效率。

相信，当你读到本文时，你也已经有了自己的best.pt训练模型文件，大家可以直接套用本文档的步骤。

2、编写图片识别脚本程序

当你的图片文件夹中已经有了上千张最新的图片后，我们现在要做的就是编写代码，调用前期你已经生成的pt文件，将文件夹中的图片逐一进行识别。唯一不同的是，本次我们不光是要识别，还需要将识别的结果以标签的形式存为txt文档。这个功能YOLO V8已经在程序中实现了，我们只需要直接调用。

2.1 图片标签生成程序

具体代码示例如下：

from ultralytics