以instances_val2017.json举例说明,json文件主要结构如下图: categories :记录80个类别信息。以 list 记录,list长度为80个类别数量,list元素为对应每个类别的字典。 categories -> supercategory : 类别的父类。 categories -> id : 类别id。 categories -> name : 类别的名称。 images :记录验证图片信息。以 li...
(3)categories字段列表元素的数量等同于类别的数量,coco为80(2017年); >>>ann_train_file='annotations/instances_train2017.json'>>>coco_train=COCO(ann_train_file)loadingannotationsintomemory...Done(t=19.30s)creatingindex...indexcreated!>>>len(coco_train.dataset['categories'])80>>>len(coco_train....
所以可以通过len(List)的方式得到images、annotations、categories这三个列表的长度,且分别对应以下内容。 (1)images字段列表元素的长度等同于划入训练集(或者测试集)的图片的数量; (2)annotations字段列表元素的数量等同于训练集(或者测试集)中bounding box的数量; (3)categories字段列表元素的数量等同于类别的数量 二、...
:param catNms (str array) : get cats for given cat names :param supNms (str array) : get cats for given supercategory names :param catIds (int array) : get cats for given cat ids :return: ids (int array) : integer array of cat ids"""#catNms = catNms if _isArrayLike(catNms...
所以可以通过len(List)的方式得到images、annotations、categories这三个列表的长度,且分别对应以下内容。 (1)images字段列表元素的长度等同于划入训练集(或者测试集)的图片的数量; (2)annotations字段列表元素的数量等同于训练集(或者测试集)中bounding box的数量; ...
"categories": # list ,内部是dict } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 包含5个字段信息:info, licenses, images, annotations,categories。上面3种标注类型共享的字段信息有:info、image、license。不共享的是annotation和category这两种字段,他们在不同类型的JSON文件中是不一样的。
第一种方法:需要将categories下的id字段和annotations下的category_id字段对应的进行更改; 第二种方法:不改变这套代码,而是在之后的数据处理中建一个label_map直接进行映射,方便快捷。(可以参考github中Yolact++算法代码下的data/config.py中的配置) 1#-*- coding: utf-8 -*-7frompycocotools.cocoimportCOCO8impo...
open(json_file,'r'))data_2={} data_2['info']=data['info']data_2['licenses']=data['licenses']data_2['images']=[data['images'][0]] # 只提取第⼀张图⽚ data_2['categories']=data['categories']annotation=[]# 通过imgID 找到其所有instance imgID=data_2['images'][0]['id']
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....
{"info":info,"licenses":[license],"images":[image],"annotations":[annotation],"categories":[category]} 使用Python 实现: @dataclassclassDataset:info:Info licenses:List[License]images:List[Image]annotations:List[Annotation]categories:List[Category] ...