for i, fname in tqdm(enumerate(images)): features[i] = np.array(Image.open('%s/JPEGImages/%s.jpg' % (root, fname)).convert("RGB")) labels[i] = np.array(Image.open('%s/SegmentationClass/%s.png' % (root, fname)).convert("RGB")) return features, labels # shape=(h, w, c)...
object segmentation 标注出每一个像素属于哪一个物体。 voc数据集的标签主要以xml文件形式进行存放。 xml文件的标注格式如下: <annotation> <folder>17</folder> # 图片所处文件夹 <filename>77258.bmp</filename> # 图片名 <path>~/frcnn-image/61/ADAS/image/frcnn-image/17/77258.bmp</path> #...
一些数据集如Middlebury datasets,包含立体相对,多视角立体像对和光流;同时还有Berkeley Segmentation Data Set (BSDS500),可以评价segmentation和edge detection算法。 COCO展示: 该数据集标记流程如下: COCO数据集有91类,虽然比ImageNet和SUN类别少,但是每一类的图像多,这有利于获得更多的每类中位于某种特定场景的能...
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f8ec94c2d10> <Figure size 1000x1000 with 2 Axes> 获取图片信息的语义标注 –captions_xxx2017.json In [3] from pycocotools.coco import COCO # 初始化生成COCO对象 annCap_file = '/home/aistudio/data/train2017/captions_train2017.json' coco_caps = COCO(annCa...
image_id,标注所属图像的唯一标识符。 category_id,标注所属目标类别的唯一标识符。 segmentation,目标的分割掩码,用多边形表示。 area,目标的面积。 bbox,目标的边界框,包括左上角坐标和宽高。 iscrowd,标注是否是一个团队(crowd)标注。 4. categories部分: categories部分是一个包含了所有目标类别信息的列表。每个...
Stuff image segmentation图像分割 语义类可以分为事物(具有明确定义形状的项目,例如人或汽车)或东西(无定形背景区域,例如草、天空)。 “Stuff”对象的类别很重要,因为它们有助于解释图像的重要部分,包括场景类型、特定对象存在的可能性以及它们可能位于的位置(基于上下文、物理特征、材料和场景的几何属性)。
Stuff image segmentation图像分割 语义类可以分为事物(具有明确定义形状的项目,例如人或汽车)或东西(无定形背景区域,例如草、天空)。 “Stuff”对象的类别很重要,因为它们有助于解释图像的重要部分,包括场景类型、特定对象存在的可能性以及它们可能位于的位置(基于上下文、物理特征、材料和场景的几何属性)。
{ "annotations": [ { "area": 160373, "bbox": [2152, 424, 596, 420], "category_id": 1, "id": 1, "image_id": 1, "iscrowd": 0, "segmentation": { "counts": "g__V67jm2e0C9F:K5K5L0N5K3M2O3K4O00001N4K2O2O2N1O0O1M6M1O0O2M4N0O2N2O2L3N102N0O2M3N3N1N1N3O0O3N2M3L...
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COCO API - http://cocodataset.org/ COCO is a large image dataset designed for object detection, segmentation, person keypoints detection, stuff segmentation, and caption generation. This package provides Matlab, Python, and Lua APIs that assists in loading, parsing, and visualizing the annotations...