这节我们来看一下怎么标注数据以及采集数据集
下面我们先看一下大漠工具的使用快捷键，这对我们采集数据的时候非常有用：

在标注训练窗口下的一些快捷键说明
鼠标放在图像编辑区域时，上下滚轮可以缩放当前标记图片
空格切换下一个标记图片
Alt+W或者W切换标记模式和普通模式，每次标记一个框后,会自动切换到普通模式，可以在此时进行微调
Alt+E或者E编辑当前选择的框对应的类
Alt+Q删除当前标记图片
Alt+D清空当前标记
Alt+F自动标记(需要在验证里打开使用的模型来自动检测)
在普通模式下,对图像的空自区域按住左键可以拖动图像
对标记区域点击鼠标右键可以进行编辑
在标记模式下,鼠标左键按住可以标记区域
←↑→↓移动选框,Shift+←↑→↓微调选框大小
Shift+C拷贝当前图像的标记信息,
Shift+V粘贴标记信息到当前的图像
Ctrl+V拷贝并粘贴当前选择的框
Delete删除当前选择的框

开始采集数据

1、打开我们的游戏

2、使用工具，获取到游戏窗口的句柄，点击下图的框的图标，拖动到游戏窗口即可：

3、点击截图，这样我们就获得了游戏里面的图片

4、这样截图会将所有图片都放在一个文件夹，我们为了后续的维护方便一些，我们一般会将图片分类保存在一个文件夹。比如：家、地图等等，也就是说在images文件夹下面，再加一层文件夹保存。这个时候就可以点击添加按钮，新建有层级的文件夹了。

添加完成之后，会自动在数据集的images下面生成一个文件夹：

同时yaml文件也会自动更新，非常方便。

开始标注数据

采集完成数据之后，就可以开始标注数据了。

数据标注的注意事项

1、在yolo的官网有关于数据集准备的事项，如何提高我们的数据集的识别度，怎么样效果最好，可以看一下官网这里：https://docs.ultralytics.com/zh/yolov5/tutorials/tipsforbesttrainingresults/
2、 要识别什么东西就框什么东西，不要框多了。最好是刚刚好框住目标区域。
GOOD:

BAD:

3、如果目标被遮挡、重叠了怎么框？机器学习就是让它取学习不同的情况，照常框选即可。

4、要比较细心，标签要与目标对应，否则会影响准确性，在这里，标签就错了。

我们准备好数据集之后，就可以进行下一步最主要的工作训练了！做了那么多前置工作，就是为了这一步了，下一章节我们将进行数据的训练。