最近在学习目标检测,在我们用yolov5或者新出的v6v7来训练自己的数据集时,不可能所有的数据集都自己标注,难免会用到别人的数据集,而yolo有着自己的一套数据集格式,因此如果自己想要的数据集只有coco格式或者voc格式的话就得自己进行转换了。本文记录一下如何用代码来将CoCo数据集训练格式转yolo格式。 yolo 要求:我们...
ultralytics/JSON2YOLO: Convert JSON annotations into YOLO format. (github.com) 下载后的项目结构如下: 新建一个环境 conda create -n JSON2YOLO_ultralytics python==3.8 -y cd C:\Users\15135\Downloads\JSON2YOLO pip install -r requirements.txt 当我们查看coco8-seg.yaml(训练的配置文件)内容【C:...
COCO(Common Objects in Context)和YOLO(You Only Look Once)是两种常见的目标检测数据标注格式。它们的数据结构有所不同,因此需要进行转换。下面我将详细解释如何将COCO格式的标注数据转换为YOLO格式,并提供一个Python函数来实现这一转换。 1. 理解COCO格式和YOLO格式的数据结构 COCO格式:通常存储在JSON文件中,包含图...
1.读取coco数据集的json文件 2.分析json文件,获取图片信息 3.分析json文件,获取标注信息 4.将图片和标注信息合并到一起,保存到txt文件中 5.统计分类信息,写入txt文件中 """ import json import os from pycocotools.coco import COCO import cv2 import random # 使用环境变量或配置文件来设置路径 train_...
code:coco2yolo.py 源码地址 importosimportjson from tqdmimporttqdmimportargparse parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path',default='./instances_val2017.json',type=str,help="input: coco format(json)")parser.add_argument('--save_path',default='./labels',type=str,help="...
coco2017数据集转换为yolo格式(记录过程) 简介:最近做一个yolov5的落地应用项目,用的anylabeling打标,需要将coco2017的数据集转为yolo格式,故写下记录过程! 最快的方法:目录快速跳转——最快的方法 1.转换脚本的链接:点我 使用命令git clone https://github.com/ssaru/convert2Yolo.git克隆到本地...
We improved the script so that it converts the COCO keypoints format to YOLOv8 format. https://github.com/ryouchinsa/Rectlabel-support/blob/master/general_json2yolo.py if use_keypoints: k = (np.array(ann['keypoints']).reshape(-1, 3) / np...
coco2017数据集转换为yolo格式(记录过程) 最快的方法:目录快速跳转——最快的方法 1.转换脚本的链接:点我 使用命令git clone https://github.com/ssaru/convert2Yolo.git克隆到本地 创建环境conda create -n test2 python=3.8; pip install pillow 2.创建coco.txt文件...
VOC datasets convert to YOLO format Result 3. COCO datasets description of dataset directory make *.names file COCO datasets convert to YOLO format Result TODO Convert2Yolo Object Detection annotation Convert toYolo DarknetFormat Support DataSet : ...
一、COCO格式转YOLO格式(det) import os import json import random import argparse import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm from matplotlib import pat…