一、dataset2coco 首先将标注好的json和img放在同一个文件夹中,取名为images。 1. format.py 统一修改json中的img_path。将路径修改为统一格式。×××.jpg format.py 代码如下: import os import re dir_path = '/home/chenghiuyi/03 DLA-CHD/DLA-CHD_TRAIN_NO_CHECK/逻辑分类/01 data/images/' pattern...
格式文档:https://cocodataset.org/#format-data 下载地址:https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/main/projects/DensePose/doc/DENSEPOSE_DATASETS.md 这里下载最基础的densepose_train2014,densepose_valminusminival2014,densepose_minival2014 文件如下: download url: xxx-todo {"images":[{"license"...
而iscrowd=1时,segmentation使用的就是RLE格式。 具体样式和解释参数官方文档:https://cocodataset.org/#format-data 如果是自己定义的数据集,采用coco数据格式的话,各个id到底有什么用也是需要注意的地方。 { "type": "instances", "images": [ { "file_name": "0.jpg", "height": 600, ...
而iscrowd=1时,segmentation使用的就是RLE格式。 具体样式和解释参数官方文档:https://cocodataset.org/#format-data 如果是自己定义的数据集,采用coco数据格式的话,各个id到底有什么用也是需要注意的地方。 {"type":"instances","images": [ {"file_name":"0.jpg","height":600,"width":800,"id":0--->...
具体参见官方链接:https://cocodataset.org/#format-data. 根据官方文档:预测的结果格式以列表的形式保存,列表中的每个元素对应一个检测目标(每个元素都是字典类型),每个目标(列表)中记录了四个信息: image_id记录该目标所属图像的id —— (int类型)
进入coco 官网如下: 进入Evaluate/detection如下: 点击第一段上面 uploaded,进入界面: 点击(1)里面的 condaLab 然后选择 Competitions 进入界面 点击COCO Image Captioning Challenge 选择年份即可查看 算法在COCO数据上的AP排行 COCO数据集测评指标 官网http://cocodataset.org/#format-resultshttp://cocodataset.org/#...
{'license': 5, 'file_name': '000000368648.jpg', 'coco_url': 'http://images.cocodataset.org/train2017/000000368648.jpg', 'height': 480, 'width': 640, 'date_captured': '2013-11-17 03:33:07', 'flickr_url': 'http://farm4.staticflickr.com/3587/3392356211_1a8c69eeb5_z.jpg', ...
cocodataset 简介 https://cocodataset.org/ COCO数据集是一个可用于图像检测(image detection),语义分割(semantic segmentation)和图像标题生成(image captioning)的大规模数据集。它有超过330K张图像(其中220K张是有标注的图像),包含150万个目标,80个目标类别(object categories:行人、汽车、大象等),91种材料类别(...
Fast alternative to FiftyOne for creating a subset of the COCO dataset. deep-learningannotationsdatasetcocoobject-detectioncoco-datasetcoco-formatcoco-format-annotationspycocotoolscoco-annotationscoco-dataset-formatcoco-subset UpdatedApr 28, 2023 Python ...
() for cat in coco.dataset['categories']: classes[cat['id']] = cat['name'] return classes def show_image(image_path, anno_path, show=False, plot_image=False): assert os.path.exists(image_path), "image path:{} dose not exists".format(image_path) assert os.path.exists(anno_path...