objs_num) run_plot_coco_class_distribution(coco_train, ".\\EDA") run_plot_coco_size_distribution(coco_train, ".\\EDA") print("-" * 50) print() print("analyze coco val dataset...") print("-" * 50) coco_val = COCO_EDA(val_ann_fp, type='val') collect_data(coco_val) print...
http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip 测试集是没有标注文件的,只能通过将结果上传到coco服务器上,暂时不考虑。 如果你想要做目标检测,语义分割方面的...
coco = COCO(os.path.join(dataset_dir,'annotations','person_keypoints_val2017.json')) catIds = coco.getCatIds(catNms=['person']) # catIds=1 表示人这一类 imgIds = 872 img = coco.loadImgs(imgIds)[0] image_path = os.path.join(dataset_dir, 'images/val2017', str(imgIds).zfill(...
“url”: “http://cocodataset.org”, “version”: “1.0”, “year”: 2017, “contributor”: “COCO Consortium”, “date_created”: “2017/09/01” } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 如我们所见,它仅包含基本信息,"url"值指向数据集官方网站(例如 UCI 存储库页面或在单独域中),这是机器学...
pytorch实现目标检测目标检测算法首先要实现数据的读入,即实现Dataset和DataLoader两个类。 借助pycocotools实现了CoCo2017用于目标检测数据的读取,并使用cv2显示。 分析 使用cv2显示读入数据,或者要送入到网络的数据应该有三个部分 图像,Nx3xHeight x Width
官网地址:http://cocodataset.org/#download 1、2014年数据集的下载 train2014:http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip val2014:http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip 2、2017的数据集的下载 http://images.cocodataset.or...
如何提取coco datasets 2017单一类别生成新的标注文件?例如从原来json文件中的80个类别只提取出person类。非常简单,使用github上2个大佬写的coco manager附...
"description": "COCO 2017 Dataset", "url": "http://cocodataset.org", "version": "1.0", "year": 2017, "contributor": "COCO Consortium", "date_created": "2017/09/01" } 2、Images是包含多个image实例的数组,对于一个image类型的实例: ...
categories数组元素的数量为80(2017年); from pycocotools.coco import COCO # 这里需要事先安装pycocotools,安装方法见 ann_train_file='dataset/coco/2017/annotations/instances_train2017.json' coco_train = COCO(ann_train_file) print(len(coco_train.dataset['categories'])) # 80 ...
首先,下载数据集COCO2017,项目目录结构: Figure 3. HRNet目录结构 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/' ...