基于YOLO/Faster RCNN的骰子多子类标注与检测技术咨询

针对你需要同时标注骰子类型和对应点数、不想分两次标注或用两个模型的需求，这里有几个实用的方案，都是我实际项目里用过或者验证过的：

1. 扩展YOLO的标注格式，用单模型多任务/联合分类 #

YOLO默认的txt标注格式是[主类ID] [x] [y] [w] [h]，你可以直接扩展这个格式，改成[主类ID] [点数ID] [x] [y] [w] [h]。标注的时候，一次框选骰子，同时填写主类（比如0=普通骰子，1=异形骰子）和点数（0=1点，1=2点…5=6点）的ID。

训练阶段只需要修改YOLO的数据加载代码：

• 把主类和点数作为两个独立的分类任务，让模型输出两个分支：一个预测主类，一个预测点数
• 损失函数用两个交叉熵损失的加权和（比如主类损失权重0.4，点数权重0.6，根据你的需求调整）
• 或者更简单的方式：把主类和点数组合成一个唯一的类别ID（比如普通骰子1点=0，普通骰子2点=1…异形骰子6点=11），这样直接当成单分类任务训练，标注的时候直接写组合后的ID就行，完全不用改模型结构，只是需要提前做好类别映射表。

2. 用支持多属性标注的工具替代LabelImg #

LabelStudio支持给每个标注对象添加多个属性字段，完美解决你的类+子类标注需求：

• 新建标注项目时，选择"Object Detection with Bounding Boxes"模板
• 给每个 bounding box 添加两个属性：「骰子类型」（下拉选项：普通/异形/其他）和「点数」（下拉选项：1-6）
• 标注时，框选骰子后直接在右侧面板选择对应的类型和点数，一次操作完成两个信息的标注
• 导出标注数据时，可以选择JSON或COCO格式，训练时编写自定义的数据加载器，读取这两个属性作为模型的输出目标，做多任务训练。

3. 自定义LabelImg的XML标注字段（适合不想换工具的情况） #

如果你习惯用LabelImg，可以修改它的标注输出格式，在<object>标签里新增一个<subclass>字段来存储点数信息：

• 找到LabelImg的源码里生成XML的部分（一般在labelImg/libs/xmlWriter.py），添加一行代码写入<subclass>标签
• 标注时，先输入主类名称（比如"normal_dice"），然后在弹出的输入框里输入点数（比如"3"），把点数存入<subclass>
• 训练时，修改Pascal VOC格式的数据加载器，读取<name>（主类）和<subclass>（点数）字段，同样可以选择组合成新类别或者做多任务训练。

这些方案都不需要分两次标注，也不需要用两个模型，选哪个取决于你对工具的熟悉程度和项目的复杂度。如果是快速迭代，推荐用扩展YOLO格式的方法，最省时间；如果需要更灵活的标注管理，LabelStudio是更好的选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者meira