然后通过import mydata导入注册的数据集,通过指定cfg和weights的文件,然后运行这个验证集测试代码即可生成对应的coco_instances_results.json importmydatafromdetectron2.configimportget_cfgimportosfromdetectron2.engine.defaultsimportDefaultPredictorfromdetectron2.evaluationimportCOCOEvaluator, inference_on_datasetfromdetectr...
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...
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 annos: annotations = json.load(annos) for i in range(len(annotations)): annotation = annotations[i] if annotation['category_id'] != 1: # ...
--image_path 原始的图像存储路径--image_path_to_txt 将原始图片的路径写入到训练文件txt中 --out_put 输出数据的类比 """ #val 数据 def arg_parser(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--json_path', default='./instances_val2017.json',type=str, help="input: coco forma...
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 ...
self.getImgIds(): 从Ground Truth JSON文件(例如instances_val2017.json)的"images"列表中提取出的所有图像id组成的集合。 该assert语句实际上在检查:预测结果涉及的图像ID集合(set(annsImgIds))是否完全等于它与Ground Truth图像ID集合(set(self.getImgIds()))的交集。换句话说,它要求预测结果中的所有image_id...
from.importmaskasmaskUtilsimportcopyclassCOCOeval:#COCO数据集的检测评估接口.# The usageforCocoEval isasfollows:# cocoGt=...,cocoDt=...# load dataset and results #E=CocoEval(cocoGt,cocoDt);# initialize CocoEval object #E.params.recThrs=...;#setparametersasdesired ...
plt.show()returnobjsfordatasetindatasets_list:#./COCO/annotations/instances_train2014.jsonannFile='{}/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir,dataset)#COCO API for initializing annotated datacoco = COCO(annFile)''' COCO 对象创建完毕后会输出如下信息: ...
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。...
import json from tqdm import tqdm import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--json_path', default='datasets/coco/annotations/instances_train2017.json',type=str, help="input: coco format(json)") parser.add_argument('--save_path', default='datasets/coco/labels/trai...