将LabelImg下载下来之后，直接解压，然后按照github上的说明进行安装。如图所示，Window系统下需要额外下载pyqt5、lxml这两个库，然后进入到解压文件夹编译后就可以使用了，在执行下面指令之前，可以新建一个环境专门用来保存标注的环境：

        完整指令为：

conda create -n labelImg python=3.8 -y
conda activate labelImg
cd E:\edgeDownLoad\labelImg-masterconda install pyqt=5
conda install -c anaconda lxml
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
python labelImg.py

         在标注之前，我习惯把预设的标签改过来，文件在data/predefined_classes.txt路径下，改成自己要标注的类别，比如我的数据集中有两个类：分别为person和surfboard，按照顺序写进去就行。然后就可以开始伟大而艰巨的标注工作了。

2.目标检测数据标注

        标注没有什么特别需要注意的地方，注意保存为YOLO格式数据就行。

        我这里准备的是coco2017Val里面同时包含person和surfboard这两类的图片，筛选出来后一共有140张图片，当成本次的训练集和验证集，大海还是很漂亮的，如果需要这个数据集，可以在文章开头自取。