1.检测框的可视化 这里以人为例 1>可视化目标检测生成的检测框 import json import os import cv2 parent_path = '../datasets/coco/images/val2017' json_file = 'coco_instances_val2017_results.json' # 目标检测生成的文件 with open(json_file) as anno
filtered_results = [res for res in detection_results if res['score'] > threshold] 五、可视化结果 为了更好地理解和展示检测结果,可以将检测到的对象在图像上进行可视化。 绘制边界框: import matplotlib.patches as patches fig, ax = plt.subplots(1) ax.imshow(image) for result in filtered_results:...
2 annType = annType[1] #specify type here 3 prefix = 'person_keypoints' if annType=='keypoints' else 'instances' 4 print('Running demo for *%s* results.'%(annType)) 输出如下: Running demo for bbox results. 3、加载json注释文件(即:Ground Truth) 1 #initialize COCO ground truth api...
dataDir='/Users/user/pytorch/ssd.pytorch-master/download_data/coco' dataType='val2014' annFile='{}/annotations/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir,dataType) # initialize COCO api for instance annotations coco=COCO(annFile) 1. 2. 3. 4. 5. 对应的文件目录主要看自己的存放路径,应该...
他这里设置的是instances_train2017.json文件。 还有root/YOLOX/yolox/exp/yolox_base.py文件,如下图2。 我目前只注意到这两个,我没有实际运行过用coco2014的。 epoch修改 在/root/YOLOX/yolox/exp/yolox_base.py文件中,可以修改epoch数。...
('Wrong Image:', img_name) continue print(img_name + '-->', img_name.replace('png', 'jpg')) # 把验证集转化为COCO的json格式 l2c_val = Lableme2CoCo() val_instance = l2c_val.to_coco(val_path) l2c_val.save_coco_json(val_instance, '%scoco/annotations/instances_val2017.json' ...
他这里设置的是instances_train2017.json文件。 还有root/YOLOX/yolox/exp/yolox_base.py文件,如下图2。 我目前只注意到这两个,我没有实际运行过用coco2014的。 epoch修改 在/root/YOLOX/yolox/exp/yolox_base.py文件中,可以修改epoch数。原本设定的max_epoch是300。我自己尝试的时候,为了更快训练完,改成...
(cocoRoot, f'annotations/instances_{dataType}.json')13. print(f'Annotation file: {annFile}')14.15. #2、为实例注释初始化COCO的API16. coco=COCO(annFile)17.18.19. #3、采用不同函数获取对应数据或类别20. ids = coco.getCatIds('person')[0] #采用getCatIds函数获取"person"类别对应的ID21. ...
2、输出COCO数据集信息并进行图片可视化 frompycocotools.cocoimportCOCOimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importosimportnumpyasnpimportrandom#1、定义数据集路径cocoRoot ="F:/File_Python/Resources/image/COCO"dataType ="val2017"annFile = os.path.join(cocoRoot,f'annotations/instances_{dataType}.json')pr...
annFile = os.path.join(cocoRoot, f'annotations/instances_{dataType}.json') print(f'Annotation file: {annFile}') #2、为实例注释初始化COCO的API coco=COCO(annFile) #3、采用不同函数获取对应数据或类别 ids = coco.getCatIds('person')[0] #采用getCatIds函数获取"person"类别对应的ID ...