self.root = root # ...\Datasets\COCO2017 self.save = self._check_dir(os.path.join(save, name)) # .../datasets_txt/CoCo if is_train: self.instances_path = 'instances_train2017.json' self.sub_dir = 'train2017' else: self.instances_path = 'instances_val2017.json' self.sub_dir =...
MC COCO2017年主要包含以下四个任务:目标检测与分割、图像描述、人体关键点检测,如下所示: annotations: 对应标注文件夹 ├── instances_train2017.json : 对应目标检测、分割任务的 ├── instances_val2017.json : 对应目标检测、分割任务的验证集标注文件 ├── captions_train2017.json : 对应图像描述的训练...
因此,COCO数据集把分类、位置等标签信息存储到json格式的文件,方便训练和测试时进行解析。 instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分,这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images、annotations、categories。 { "info" : info, "licenses" : [license1, license2, license3, ...]...
训练集是:train2017 测试集是:val2017 ├── coco │ ├── annotations │ │ ├── instances_train2017.json │ │ └── instances_val2017.json │ ├── images │ │ ├── train2017 │ │ └── val2017 │ ├── labels │ │ ├── train2017 │ │ ├── val2017 │ ├─...
tools/train.py 中的"–exp_file"参数值即yolox_s.py的文件路径。 self.data_dir = "D:/Z_Data/Animals_Coco" # 修改数据集地址 self.data_dir self.train_ann = "instances_train2017.json" self.val_ann = "instances_val2017.json" self.num_classes = 2 # 修改类别 self.num_classes ...
├── coco2017: 数据集根目录 ├── train2017: 所有训练图像文件夹(118287张) ├── val2017: 所有验证图像文件夹(5000张) └── annotations: 对应标注文件夹 ├── instances_train2017.json : 对应目标检测、分割任务的训练集标注文件 ├── instances_val2017.json : 对应目标检测、分割任务的验证...
('TEST_DIR', "./dataset/coco/test") train_json = os.getenv('TRAIN_JSON', "./dataset/coco/instances_train2017.json") val_json = os.getenv('VAL_JSON', "./dataset/coco/instances_val2017.json") def load_coco_json(json_file): try: coco = COCO(json_file) except Exception as e: ...
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 print(coco) loading annotations into memory... Done (t=22.68s) creating index... index created! <pycocotools.coco.COCO object at 0x7f8ec93...
data/coco/ ├── annotations │ ├── instances_train2014.json │ ├── instances_train2017.json │ ├── instances_val2014.json │ ├── instances_val2017.json | ... ├── train2017 │ ├── 000000000009.jpg │ ├── 000000580008.jpg | ... ├── val2017 │ ├── 000000...
getcwd() train_ann_fp = os.path.join(root_dir, 'annotations', 'instances_train2017.json') val_ann_fp = os.path.join(root_dir, 'annotations', 'instances_val2017.json') class COCO_EDA: def __init__(self, json_file, type='train'): self.COCO_SMALL_SCALE = 32 self.COCO_MEDIUM_...