在experiments/coco/hrnet目录下的.yaml文件里有: DATASET: COLOR_RGB: true DATASET: 'coco' DATA_FORMAT: jpg FLIP: true NUM_JOINTS_HALF_BODY: 8 PROB_HALF_BODY: 0.3 ROOT: 'data/coco/' ROT_FACTOR: 45 SCALE_FACTOR: 0.35 TEST_SET: 'val2017' TRAIN_SET: 'train2017' 在lib/dataset/coco.py...
metavar='DIR',help='path to dataset')parser.add_argument('keyframe_dir',metavar='DIR',help='path to frame dir')parser.add_argument('--mode',type=str,choices=['train','val','test'])args=parser.parse_args()root=os.path.join(args.data,args.mode)video_list=open(os.path.join(root...
Note: This isn't looking for images with all categories in one. It includes images that have at least one of the specified categories. import json from pathlib import Path class CocoFilter(): """ Filters the COCO dataset """ def _process_info(self): self.info = self.coco['info'] de...
Dataset(info=Info(year=2017,version='1.0',description='COCO 2017 Dataset',contributor='COCO Consortium',url='http://cocodataset.org',date_created='2017/09/01'),licenses=[{'url':'http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/','id':1,'name':'Attribution-NonCommercial-ShareAlike Licen...
一、dataset2coco 首先将标注好的json和img放在同一个文件夹中,取名为images。 1. format.py 统一修改json中的img_path。将路径修改为统一格式。×××.jpg format.py 代码如下: import os import re dir_path = '/home/chenghiuyi/03 DLA-CHD/DLA-CHD_TRAIN_NO_CHECK/逻辑分类/01 data/images/' ...
{'description':'COCO 2017 Dataset','url':'http://cocodataset.org','version':'1.0','year':2017,'contributor':'COCO Consortium','date_created':'2017/09/01'} 1. 可以为空。 其中licenses是list,其中内容为: [{'url':'http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/','id':1,'name'...
具体样式和解释参数官方文档:https://cocodataset.org/#format-data 如果是自己定义的数据集,采用coco数据格式的话,各个id到底有什么用也是需要注意的地方。 { "type": "instances", "images": [ { "file_name": "0.jpg", "height": 600, ...
Det。小物体难检测，这也导致了COCO的mAP较低。很明显，在数据的角度上COCO是毫无疑问很难的。
client.copy_to_local(hdfs_src_img, local_src_jpg)print(local_src_jpg)#def gene_coco_format(orig_anno_json,dest_dir_path,dest_json):defgene_coco_format(): orig_anno_json =r"F:\dataset\origin\test_2017_data.json"dest_dir_path =r"F:\dataset\coco\annotations"dest_json ="train2021"lo...
http://cocodataset.org/#download官网地址 本文的目的是获取所有图像的分割结果并保存的工作。 Mask API 中介绍 COCO为每个目标实例都提供了分割Msak,instance_train201X.json表示的是整个数据集的结构,下面这部分主要介绍他有哪些数据以及其数据类型 {"info":info,"images":[image],"annotations":[annotation],"...