数据集为80 种不同类型物体的坐标提供边界框,可用于训练模型来检测边界框并对图像中的物体进行分类。 Instance segmentation实例分割 实例分割是计算机视觉中的一项任务,涉及识别和分割图像中的各个对象,同时为对象的每个实例分配唯一的标签。实例分割模型通常使用对象检测技术,例如边界框回归和非极大值抑制,首先识别图像中...
1,整体JSON文件格式 比如上图中的person_keypoints_train2017.json、person_keypoints_val2017.json这两个文件就是这种格式。 Object Keypoint这种格式的文件从头至尾按照顺序分为以下段落,看起来和Object Instance一样啊: {"info":info,"licenses":[license],"images":[image],"annotations":[annotation],"categor...
COCO数据集解析与提取mask train/val的注释文件分别有caption,instance,person_keypoint这三个任务方向,这里我主要用的是图像分割注释文件instances_train2014.json和instances_val2014.json,用于之后的mask提取。 train/val的image文件在train2014、val2014、test2014里,train2014共有82783张图像,val2014共有40504张图像。
from pycocotools.cocoimportCOCO from pycocotools.cocoevalimportCOCOevalimportjson, os# 加载coco_instances_results.json文件中的预测结果root = "../output/val/8/"# 这里修改为你得到的val文件路径ins_path = os.path.join(root, 'coco_instances_results.json')# 对应的coco_instance的名称ins_path_S ...
json_file='../../../coco dataset/annotations_trainval2017/instances_val2017.json'# # Object Instance 类型的标注 # json_file='./annotations/person_keypoints_val2017.json' # Object Keypoint 类型的标注格式 # json_file='./annotations/captions_val2017.json' # Image Caption的标注格式 data=...
coco格式的json文件可视化instance的mask 可视化结果如下: 2.labelme格式的json标注信息详解及可视化 labelme标注工具标注的json格式与coco的格式有差异: 重点关注的是: "shapes":存储标注instance的闭合多边形的信息,重点关注:label:类别名称;points:闭合多边形的每个点的x,y坐标; ...
coco格式为标准coco数据集里的object instances格式,coco的坐标信息为(xmin,ymin,w,h),(xmin,ymin)表示标注框的左上角坐标,这四个值都是绝对值,coco格式的基本信息描述如下: {"info": info,#描述数据集的相关信息,内部由字典组成"licenses": [license],#列表形式,内部由字典组成"images": [image],#描述图...
1#initialize COCO api for instance annotations2coco = COCO(annFile) 输出如下: loading annotations into memory… Done (t=4.19s) creating index… index created! 4、COCO图像类别的读取 1#display COCO categories and supercategories2cats =coco.loadCats(coco.getCatIds())3nms=[cat['name']forcatin...
同时,该数据集还提供了多种不同类型的标注信息,例如关键点(Keypoints)、实例分割(Instance Segmentation)等。 二、COCO数据集中常见的标注格式 1. 标注文件格式 在COCO数据集中,每张图片都有其对应的JSON格式的标注文件。该文件以字典形式存储,并且包含了多个不同类型的字段。 2. 标注字段 在COCO数据集中,常见的...