if json_label["label"] not in CLASS_REAL_NAMES: print('error', json_label["label"], file) class_ids.append(json_label["label"]) class_ids = np.unique(class_ids) print('一共有{}种class'.format(len(class_ids))) print('分别是') index = 1 for id in class_ids: print('"{}"...
一check原数据集的class信息跟bbox信息 二json解析 三 生成图片对应的绝对路径的train.txt与 val.txt 四 更改darknet目录下的.data与.names文件 五 修改yolov3.cfg文件 六train 一check原数据集的class信息跟bbox信息 see一下coco json里面的形式,因为只做ob,所以只需要提取bbox就可以了,下面要看一下bbox对应...
format(dataDir, dataset) # 使用COCO API用来初始化注释数据 coco = COCO(annFile) # 获取COCO数据集中的所有类别 classes = id2name(coco) # print(classes) # [1, 2, 3, 4, 6, 8] classes_ids = coco.getCatIds(catNms=classes_names) # print(classes_ids) for cls in classes_names: # ...
I=Image.open('%s/%s/%s'%(dataDir,dataset,img['file_name']))#通过id,得到注释的信息annIds = coco.getAnnIds(imgIds=img['id'], catIds=cls_id, iscrowd=None)# print(annIds)anns = coco.loadAnns(annIds)# print(anns)# coco.showAnns(anns)objs = []foranninanns: class_name=classes[an...
class CatDog(CocoDataset): CLASSES = ('dog', 'cat') 在mmdet/datasets/__init__.py: from .cat_dog import CatDog 1.2.2 修改 faster_rcnn 模型配置 下载resnet50 的预训练模型,放入$TORCH_HOME, export TORCH_HOME=/data1/Projects/pretrained_models ...
mmdet/core/evaluation/class_names.py 修改里边的def coco_classes(): ,将return内容修改成自己的类别。 第二个文件: mmdet/datasets/coco.py 修改里边的class CocoDataset(CustomDataset): ,将 CLASSES = () 修改成自己的类别。 至此,修改结束,我们还需要重新编译一遍,这样才能生效,在我们的mmdetection目录下...
[path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]path:../datasets/coco8# dataset root dirtrain:images/train# train images (relative to 'path') 4 imagesval:images/val# val images (relative to 'path') 4 imagestest:# test images (optional)# Classesnames:0:person1:bicycle2:car3:motorcycle4:airplane...
class_names, split=train_split, format=img_format, transforms=preview_transform) output_file = f'instances_{train_split[:-4]}.json' for i, sample in enumerate(voc_dataset): utils.progress_bar(i, len(voc_dataset), 'Drawing...') image = sample['image'] bboxes = sample['bboxes']....
官方下载地址:https://cocodataset.org/#download 数据集处理COCO数据集较大,实际使用时可能不需要那么多类别,故需要筛选自己需要的类别并将指定类型的数据标注转换成XML格式,或者将其转换成xml格式与其他数据集合并一起使用。 其中XML格式定义如下: <annotation> <folder>VOC2012</folder> <filename>2007_000392.jp...
I'm doing a personal project where I'm using the "coco.names" dataset. The idea is that the program can recognise an object from this dataset by its text description. To do this I need a dataset that has a description of each of the "coco.names" objects. But I still can't find ...