COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。COCO数据集现在有5种标注类型:object detection, keypoint detection, stuff segmentation, panoptic segmentation,以及image captioning,使用json文件存储,一个json文件包括info、licenses、images、以及annotations四个基本类型,其中info表示test/val/train所有实例的整体信息,...
② 由原来的数据格式生成xml,其中pose,truncated和difficult没有指定时使用默认的即可。bounding box的格式是[x1,y1,x2,y2],即[左上角的坐标, 右下角的坐标]。x是宽方向上的,y是高方向上的。 ③ 随机划分训练集和验证集,训练集的文件名列表存放在ImageSets/Main/train.txt,验证集的文件名列表存放在ImageSets...
二、COCO数据集可视化 from __future__importprint_function from pycocotools.cocoimportCOCOimportos, sys, zipfileimporturllib.requestimportshutilimportnumpy as npimportskimage.io as ioimportmatplotlib.pyplot as pltimportpylab pylab.rcParams['figure.figsize']=(8.0,10.0)annFile='/media/fire/d/share_dat...
这里因为是适配了videonet比赛的数据格式,videonet数据集是一个视频数据集,目标检测也是其中一个任务,这里目标检测对应信息由官方给出的json来标注xyhw四个信息。我们csv的格式这里也是按 path xmin ymin xmax ymax id 上述格式生成csv文件,参考给出的代码也很好理解。通过csv文件将对应cocotrian或者validation格式的数...
采用pycococreatortools工具,从shape文件逐个读取矢量构建数据集:''' 切分图像 主要函数: ReSampleData : 将数字分布不均匀的数字重分类成均匀的。 如: [0,855,964,2] ->[0,1,2,3] train_img_…
自己制作的目标跟踪数据集是按照visdrone来制作的。因此,由于日常需要,转换为coco格式数据集的时候,小编先转换为了mot格式,然后有转换为了coco格式。由于文件目录和标注文件内容较为复杂,小编决定出此文记录下。 1. 目前数据集现状 由于并没有开源的XXX方向数据集,因此自己简单制作了少量数据集。但是由于个人制作,在生...
目标检测数据集制作:VOC,COCO,YOLO等常用数据集格式的制作和互相转换脚本,demo/目录提供的原始的voc格式的20张原图和对应20个.xml标注.下面的脚本都可以通过这个demo数据跑通. voc_split_trainVal.py 该脚本用于生成voc/目录下的ImageSets/..目录,分割了训练和验证集 voc_to_coco_V1.py 和 voc_to_coco_V2....
VOC 和COCO 都是既支持检测也支持分割的数据格式,本文主要分析 PASCAL VOC 和 COCO 数据集中物体识别相关的内容,并学习如何制作自己的数据集。 一、VOC格式 1. 目录结构 VOC 格式数据集一般有着如下的目录结构: 其中JPEGImages 目录中存放的是源图片的数据,(当然图片并不一定要是 .jpg 格式的,只是规定文件夹...
coco数据集是一个json格式的文件,由info、images、annotations、categories、licenses五部分组成。licenses、info两部分在训练时基本用不到,置空就好"licenses": [],"info": {},images为图片信息的数组,每张图片为一个json对象"images": [{ "height": 2000, "width": 200 json对象 数组 数据集 数据处理 第161...
2. VOC和COCO数据集: 2.1 VOC形式及其数据结构XML特点(好像可以使用py库中工具直接进行清洗) 2.1.1 VOC数据集的组织结构如下所示 2.1.2 XML的操作 2.1.3 XML实例:country_data.xml 2.2 coco数据集形式及其数据结构JOSN特点 2.2.1 coco格式 2.2.2 json数据结构及操作 3. 针对目标检测yolo5的一份数据清洗...