COCO 数据集使用 JSON 格式,提供有关每个数据集及其所有图像的信息。 以下是 COCO 数据集结构的示例: COCO数据集包括两种主要格式:JSON和图像文件。 JSON 格式包含以下属性: Info:信息,有关数据集的一般信息,例如版本号、创建日期和贡献者信息 Licenses:许可证,有关数据集中图像的许可信息 Images:图片,数据集中所有...
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。
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...
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: AI检测代码解析 { "info": info, "licenses": [license], "images": [image], "annotati...
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,首先识别图像中对象的位置。 然后,模型使用语义分割技术,例如卷积神经网络 (CNN),对边界框中的对象进行分段,并为每个...
获取图片的实例标注信息(instance) –instances_xxx2017.json 生成COCO对象 加载annotations文件(这里加载instances_val2017.json),生成COCO对象 In [17] from pycocotools.coco import COCO ann_file = '/home/aistudio/data/train2017/instances_train2017.json' coco = COCO(ann_file) # 初始化生成COCO对象 pri...
dataDir='table_coco' dataType='table_keypoints_val2017' annFile='{}/annotations/{}.json'.format(dataDir,dataType) In [23] # initialize COCO api for instance annotations %cd ~ coco=COCO(annFile) /home/aistudio loading annotations into memory... Done (t=0.27s) creating index... index...
instance['images'] =self.images instance['annotations'] =self.annotations instance['categories'] =self.categoriesreturninstancedef_init_categories(self):forvinrange(1,21):print(v) category={} category['id'] =v category['name'] =str(v) ...
!wget https://github.com/Tony607/detectron2_instance_segmentation_demo/releases/download/V0.1/data !unzip data.zip > /dev/null 或者你也可以从这里上传你自己的数据集。 按照Detectron2 自定义数据集教程,将水果坚果数据集注册到 Detectron2。
(sys.argv) > 1: parseJsonFile(opt.data_dir, opt.save_path) else: # 这里修改 coco的训练集json地址 data_dir = './Task/cocome/annotations/instance_train.json' # 这里改成VOC xml文件的保存路径 xml_save_path = './Task/voc' parseJsonFile(data_dir=data_dir, xmls_save_path=xml_save_path...