2.1 Categories:定义标签类别和属性。 点击Categories-->Create, 出现以下界面,完成信息填写后点击Create Category 此处我们定义两种类型标签,BBox(检测框)和 Pose(关键点) pose(姿态)的定义涉及骨架连接顺序和关键点标号,我们采取coco关键点的定义,如下图。 (肩膀中间的点不标注,因此骨架连接可能略有区别,但本质相...
Annotations:注释,每个图像的所有对象注释的列表,包括对象类别、边界框坐标和分割掩模(如果可用) Categories:类别,所有数据集对象类别的列表,包括每个类别的名称和ID JSON 中的每个字段代表: info:信息,有关数据集的元数据,例如版本、创建日期和贡献者信息 licenses:许可证,与数据集中的图像关联的许可证 images:图片,...
Annotations:注释,每个图像的所有对象注释的列表,包括对象类别、边界框坐标和分割掩模(如果可用) Categories:类别,所有数据集对象类别的列表,包括每个类别的名称和ID JSON 中的每个字段代表: info:信息,有关数据集的元数据,例如版本、创建日期和贡献者信息 licenses:许可证,与数据集中的图像关联的许可证 images:图片,...
categories是一个包含多个category实例的数组,而category结构体描述如下: "categories":{# 类别描述"id":int,# 类对应的id (0 默认为背景)"name":str,# 子类别"supercategory":str,# 主类别} 从instances_val2017.json文件中摘出的2个category实例如下所示: {"supercategory":"person","id":1,"name":"pe...
COCO数据集的标注文件是一个JSON格式的文件,包含了三个主要部分,images、annotations和categories。images部分包含了图像的信息,annotations部分包含了目标的标注信息,categories部分包含了目标类别的信息。 2. images部分: images部分是一个包含了所有图像信息的列表。每个图像信息包括以下字段: id,图像的唯一标识符。 width...
categories字段 最后,对于每一个category结构体,keypoints是一个长度为k的数组,包含了每个关键点的名字;skeleton定义了各个关键点之间的连接性(比如人的左手腕和左肘就是连接的,但是左手腕和右手腕就不是)。目前,COCO的keypoints只标注了person category (分类为人)。
7.如果ann_1中有bbox字段(检测),将A.dataset中的categories字段复制(深)给res.dataset 7-0.for id, ann in enumerate(B) 循环B 7-2.如果'segmentation'不在ann中,那么ann['segmentation'] = [[x1, y1, x1, y2, x2, y2, x2, y1]]
”categories”: [{”supercategory”: ”person”, “id”: 1, “name”: ”person”}, # 一共80类 ”categories”: [{”supercategory”: ”person”, “id”: 1, “name”: ”person”},
())#这里loadCats就是coco提供的接口,获取类别nms=[cat['name']forcatincats]print('COCO categories: \n{}\n'.format(' '.join(nms)))nms=set([cat['supercategory']forcatincats])#cat['supercategory'],从这里可以看出来,cat是一个包含多个属性的数组\说是字典更好print('COCO supercategories: \...
1.4 categories 1.5 annotations 2.组装coco 2.1定义大项集合 2.2 遍历组装 3.保存标注文件 4.目录重构 五、数据分析 1.cocoapi安装 2.校验 3.关键点标注可视化 六、思考总结 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 一、项目简介 比赛地址:https://aistudio....