要查看COCO(Common Objects in Context)格式的数据集中category_id,你可以按照以下步骤进行操作。这里假设你已经有一个COCO格式的数据集,并且数据集是以JSON格式存储的。以下是详细的步骤和相应的Python代码片段: 加载COCO格式的数据集: 首先,你需要加载COCO格式的JSON文件。这通常包含关于图像、标注、类别等信息。 pyth...
"image_id": 425226,"bbox": [73.35,206.02,300.58,372.5],"category_id": 1, "id": 183126 }, 3,categories字段 对于每一个category结构体,相比Object Instance中的category新增了2个额外的字段,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...
读取json信息的时候会用到;bbox指向的就是物体的框;category_id指向的数字代表类别(这里说一下,有些博客说是有90类,但是从coco2014上来看,只是category_id标定到了90这个数字而已,但是实际类数只有80类,因为,1-90这数字中有一些是跳过的,即有些数字没有);id不同于images中的id,images中的id是每幅图片的身份...
y坐标;"area"是标注的闭合多边形的面积; "iscrowd"表示对象之间是否有重叠;"image_id"是图片的id;“bbox”是instance的边界框的左上角的x,y,边界框的宽和高;"category_id"是这个instance对应的类别id;"id"表示此instance标注信息在所有instance标注信息中的id。
"supercategory":可选字段,指定比当前类别更广泛的类别 例如,在包含不同类型车辆的图像的 COCO 数据集中,“类别”字段可能如下所示: "categories": [ { "id": 1, "name": "car", "supercategory": "vehicle" }, { "id": 2, "name": "truck", ...
读取json信息的时候会用到;bbox指向的就是物体的框;category_id指向的数字代表类别(这里说一下,有些博客说是有90类,但是从coco2014上来看,只是category_id标定到了90这个数字而已,但是实际类数只有80类,因为,1-90这数字中有一些是跳过的,即有些数字没有);id不同于images中的id,images中的id是每幅图片的身份...
categories部分是一个包含了所有目标类别信息的列表。每个目标类别信息包括以下字段: id,类别的唯一标识符。 name,类别的名称。 supercategory,类别的上级分类。 以上就是COCO数据集的标注格式的基本信息。通过这种格式,可以方便地存储和共享目标检测任务的标注信息,并且有助于推动计算机视觉领域的研究和发展。©...
COCO数据集共80小类,类别id号不连续,最大为90,各类别id与类别名称对应关系如下: COCO数据集共80小类,类别id号不连续,最大为90,各类别id与类别名称对应关系如下: COCO数据集共80小类,类别id号不连续,最大为90,各类别id与类别名称对应关系如下:
"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使用的就是RLE格式。
-category_id int, 用于识别类别. -bbox [x, y, width, height], 边界框坐标. 格式为 [box top-left corner x, box top-left corner y, box width, box height]. 请注意,[0,0]坐标是图像的左上角。 -iscrowd 0 or 1, iscrowd=1 用于标记一大群人。 -segmentation RLE or [polygon], if iscro...