JSON文件的基本格式,以实例分割为例,主要有五个部分:info、licenses、images、annotations、categories info记录关于数据集的一些基本信息 2.licenses是数据集遵循的一些许可 3.images是数据集中包含的图像,长度等于图像的数量 4.annotations字段是包含多个annotation实例的一个数组,annotation类型本身又包含了一系列的字段,如...
MS COCO (Microsoft Common Objects in Context)数据集是微软构建的一个数据集: 可用来图像识别、目标检测 和 分割 等任务。 其中,目标检测共计80个类别。 数据集分为训练集、验证集和测试集。 2)数据分析 COCO数据集总体统计 目标检测数据集的主要特点如下: (1)多目标; (2)部分对象存在遮挡与噪声; (3)包含...
其注释文件中的内容就是一个字典数据结构,包括以下5个key-value对。其中info、images、licenses三个key是三种类型标注文件共享的,最后的annotations和categories按照不同的任务有所不同,下面详细介绍一下每个key字段的含义。 (一)info字段:包括下图中的内容,很好理解,这里就不赘述了。 (二)licenses字段:包括下图中的内...
从COCO数据集提取json标注信息转成xml文件的代码实现: importcv2import jsonfrom tqdmimporttqdmimportxml.etree.ElementTreeasETdef pretty_xml(element,indent="\t",newline="\n",level=0):# elemnt为传进来的Elment类,参数indent用于缩进,newline用于换行 if element: # 判断element是否有子...
该数据集包含了超过30万张图像,以及超过200万个精细标注的目标实例。Coco2017的数据集格式对于研究人员和开发者来说是非常重要的,因为它提供了大量的真实世界图像和相应的标注信息。了解Coco2017的数据集格式对于使用该数据集进行研究和开发工作至关重要。在本文中,我们将详细介绍Coco2017数据集的格式,以帮助读者更好地...
首先,我们来了解一下COCO2017数据集。COCO(Common Objects in Context)数据集是一个用于计算机视觉研究的大规模数据集,包含了丰富的图像、标注和上下文信息。COCO2017数据集作为其中的一部分,包含了超过11.8万张训练图片和5千张验证图片,涵盖了80个类别的目标。这些数据图片中的目标均经过精细的标注,包括边界框、关键点...
数据集官网: Common Objects in Contextcocodataset.org/ 在数据集官网可以进行下载,不过可能进不去,可以从下面链接进行下载。 http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip ...
1、基本介绍 MSCOCO 是具有80个类别的大规模数据集,其数据分为三部分:训练、验证和测试,每部分分别包含 118287, 5000 和 40670张图片,总大小约25g。其中测试数据集没有标注信息,所以注释部分只有训练和验证的。 关于COCO的测试集:2017年COCO测试集包含〜40K个测试图像。 测试集被分成两个大致相同大小的split约...
COCO数据集现在有3种标注类型:object instances(目标实例), object keypoints(目标上的关键点), 和image captions(看图说话),使用JSON文件存储。COCO数据集共有小类80个,大类12个。 1.2 COCO数据集格式 COCO格式,文件夹路径样式: COCO_2017/ ├── val2017 # 总的验证集 ├── train2017 # 总的训练集 ├...