深度學習過程中訓練的資料是透過加工處理的資料，不只有圖片、同時包含標的物的標籤和座標位置。

製作資料的方式會使用圖形化標註工具，Labelme是一種方便使用的標註工具，針對使用的需求可以繪製多種標記，以Python和Qt建構而成，工具介面展開如下圖所示，左邊為工具列，中間為圖片展示區，右邊為標註的種類、資料清單和輸入的圖片清單等清單區。

Labelme特性 

• 對於圖像能以多邊形、矩形、圓形、多線段和點的形式進行標註（用於目標檢測和圖像分割等任務）。
• 對於圖像進行flag形式的標註（可用於圖像分類和清理任務）。
• 視頻標註。
• 產生VOC格式的數據集（for semantic / instance segmentation）。
• 產生COCO格式的數據集（for instance segmentation）。

簡易的矩形標註方式，點選工具列Open開啟圖片，再點選CreatePolygons，在畫面中點選滑鼠右鍵開啟功能單，選擇Create Rectangle，針對目標物從左上圈到右下

圈選完成後會跳出labelme對話框，輸入Group ID，是輸入分類的名稱 

完成後會產生圈選的框和標註的清單種類
 

標註完成後儲存會產生json檔案
 

json檔案內容提供labelme的版本訊息、標註的種類名稱、標註框的座標位置、標註框的圖形和其他資訊
 

一張圖像可以標註很多目標種類，標註的種類越多，清單列表會呈現種類的所有清單和框的數量，使用者可以藉由清單清楚的了解到處理的內容，方便管理和後續的調整
 
所有的訊息會存放在json檔案
 
修改標註框的方式，先將清單區的Polygon Labels勾選修改的目標，其他目標不勾選，展示區只顯示勾選的目標框，點擊工具列的Edit Ploygons，將滑鼠移動到框的點，會出現小的空白方塊和Click & drag to move point，即可以移動點進行調整
 
針對已完成的標註框進行更改名稱或刪除，先點擊Edit Polygons，可以在清單區Polygon Labels，選擇一個已完成的項目，滑鼠右鍵出現Edit Label和Delete Polygons選項，再進行修改
 
進行多邊形標註圈選的方式，點擊Create Polygons，預設為Ploygons，針對圖像進行多點框選
 
圈選完成必須為一個封閉區塊，所以最後結束的時候要點選在第一個出發點位置，畫面會出現一個較大的圓圈
 
並且跳出標註的種類設定
 
針對多邊形進行調整和修改，先選擇清單區Polygon Labels的完成項目，並點擊Edit Polygons再進行點的調整，滑鼠移動到目標點會出現小方塊，進行移動調整

如果要進行點的增加或移除，則是在框線上點擊滑鼠右鍵出現功能表，對最後項目Add Point to Edge和Remove Selected Point，針對圖像進行點的增加或刪除
 
完成標註處理後，將圖片和json檔案一併整理，就可以進行建模訓練了。