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)): a
test2017.zip annotations_trainval2017.zip (241.19M) 下载 File Name Size Update Time annotations/instances_train2017.json 469785474 2017-09-02 03:02:23 annotations/instances_val2017.json 19987840 2017-09-02 03:02:32 annotations/captions_train2017.json 91865115 2017-09-02 03:04:55 annotations/ca...
instance_val2017.json { "info": { "description": "COCO 2017 Dataset", "url": "http://cocodataset... 查看原文 我的AI之路(47)--使用自己的数据集训练EfficientDet efficientdet.cuda() dataset_val = CocoDataset("data/coco";, set='val2017', transform...="data/coco";, help=&...
importjsonann_path="E:/datasets/annotations/instances_val2017.json"withopen(ann_path)asfp:root=json.load(fp)print(root.keys())print(root['info'])print(root['licenses'])# resultD:\project\env\anaconda3\envs\lateset\python.exeD:\Test\data\main.pydict_keys(['info','licenses','images',...
COCO数据集可以从其官方网站下载,或者使用以下代码直接下载: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pycocotools.cocoimportCOCOimportrequestsimportzipfileimportos # 设置数据路径 dataDir='path_to_data'dataType='val2017'annFile='{}/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir,dataType...
CoCo2017数据集包括train(118287张)、val(5000张)、test(40670张) CoCo也有官方的API,我是自己根据自己的想法来提取想要的类别图片来训练。 数据集的文件夹及名称 数据集标注json文件所在目录 目标检测/实例分割数据标注文件解析 train图片的标注文件 标注文件:instances_train2017.json ...
|├── instances_train2017.json |├── instances_val2017.json 我们可以从 coco2017labels-segments.zip 获得转换好的文件。 解压后,放在对应文件夹即可。我们得到最后的数据文件结构: . ├── annotations |├── captions_train2017.json |├── captions_val2017.json |├── instances_train2017.json...
MS COCO数据集分析 COCO数据集有2014和2017两个版本,我主要是关于看了2017版,由于我希望使用Mask RCNN检测图片中的动物,所以非常关注对象检测的类别。 在官网下载标注文件 下载得到annotations_trainval2017.zip标注文件,解压后有以下6个文件 对象标注信息在instances_**.json文件中 COCO数据集用于对象检测任务,总...
coco.zip (599.18M) 下载 商标 File Name Size Update Time coco/parameter.yaml -1 2024-04-06 21:02:16 coco/datasets/annotations/instances_train2017.json -1 2022-04-07 20:43:00 coco/datasets/annotations/instances_val2017.json -1 2022-04-08 11:44:32 coco/datasets/images/classes.txt -1 ...
|--panoptic_val2017 |--000000000139.png |--000000000285.png |--.. |--image_info_test-dev2017.json |--image_info_test2017.json |--image_info_unlabeled2017.json 对于其中代表性的标注文件,内容如下: instances_train2017.json {"info":{"description":"COCO 2017 Dataset","url":"http://coco...