每个人都会获得一个实例 ID、指示该人身体的像素之间的映射以及模板 3D 模型。 为了使用 COCO 数据集中的密集姿势信息,研究人员可以在该数据集上训练深度学习模型,例如 DensePose-RCNN。 密集姿态估计包括图像中人体每个部分的 3D 位置和方向。 Stuff image segmentation图像分割 语义类可以分为事物(具有明确定义形状的...
1.图片信息(image_info): { "id":图片ID, "file_name":图片文件名, "height":图片高度, "width":图片宽度 } 2.分割信息(annotations): { "id":分割ID, "image_id":图片ID, "category_id":目标类别ID, "segmentation":分割掩码(表示目标区域的像素位置), "area":目标区域的像素面积, "bbox":目标...
image_id:该注释所在的图片id号 area:区域面积 bbox:目标的矩形标注框 iscrowd:0或1。0表示标注的单个对象,此时segmentation使用polygon表示;1表示标注的是一组对象,此时segmentation使用RLE格式。 segmentation: 若使用polygon标注时,则记录的是多边形的坐标点,连续两个数值表示一个点的坐标位置,因此此时点的数量为偶数...
id': int(img_id), 'path': img_fname, 'width': int(w), 'height': int(h) }) # 遍历所有元数据 for m in meta: persons_data.append({ 'image_id': m['image_id'], 'is_crowd': m['iscrowd'], 'bbox': m['bbox'], 'area': m['area'], ...
"image_id": int, "category_id": int, "segmentation": RLE or [polygon], "area": float, "bbox": [x,y,width,height], "iscrowd": 0 or 1 } # 以多边形顶点形式表示的实例: "annotations":{ "segmentation": [[510.66,423.01,511.72,420.03,510.45...]], "area...
"image_id": 558840, "bbox": [ 199.84, 200.46, 77.71, 70.88 ], "category_id": 58, "id": 156 } "segmentation":分割掩码像素列表;这是一个扁平的对列表,因此我们应该采用第一个和第二个值(图片中的 x 和 y),然后是第三个和第四个值,以获取坐标;需要注意的是,这些不是图像索引,因为它们是浮...
for img_id, img_fname, w, h, meta in get_meta(coco): images_data.append({ 'image_id': int(img_id), 'path': img_fname, 'width': int(w), 'height': int(h) }) # 遍历所有元数据 for m in meta: persons_data.append({ 'image_id': m['image_id'], 'is_crowd': m['iscr...
"image_id":1, "category_id":1, "bbox":[50,100,200,150], "area":30000, "iscrowd":0 }, ... ] } 标注格式解析 info 在info部分,我们可以找到数据集的基本信息,如版本号、描述、年份、贡献者和创建日期等。这些信息可以帮助我们更好地了解数据集的来源和属性。 licenses licenses部分包含数据集的...
COCO 的jeson ⽂件:"images": [{"file_name": "811000171.jpg", "height": 720, "width": 1280, "id": 811000171}, {"file_name": "811000131.jpg", "height": 720, "width": 1280, "id": 811000131}] "type": "instances", "annotations":[{"area": 92496, "iscrowd": 0, "image_id...
"image_id": int, "category_id": int, "segmentation": RLE or [polygon], "area": float, "bbox": [x,y,width,height], "iscrowd": 0 or 1, } ``` 单个的对象(iscrowd=0)可能需要多个polygon来表示,比如这个对象在图像中被挡住了。而iscrowd=1时(将标注一组对象,比如一群人)的segmentation使用...