图像文件是与 JSON 文件中的图像对应的实际图像文件。 这些文件通常以 JPEG 或 PNG 格式提供,用于显示数据集中的图像。 让我们详细了解一下图像属性。 licenses许可证 许可证部分提供有关数据集中包含的图像许可证的详细信息,以便您可以了解如何在工作中使用它们。 以下是许可证信息的示例。 代码语言:javascript 代码运...
COCO(Common Objects in Context)数据集是一个大规模的对象检测、分割和关键点检测数据集,其中包含了丰富的图像和对应的标注信息。COCO数据集的格式详解如下: 1.图像文件:COCO数据集包含了大量的图像文件,这些图像文件通常以JPEG格式存储,并且按照一定的目录结构进行组织。 2.标注文件:每张图像对应一个标注文件,标注...
voc VOC数据集由五个部分构成:JPEGImages,Annotations,ImageSets,SegmentationClass以及SegmentationObject. JPEGImages:存放的是训练与测试的所有图片。 Annotations:里面存放的是每张图片打完标签所对应的XML文件。 ImageSets:ImageSets文件夹下本次讨论的只有Main文件夹,此文件夹中存放的主要又有四个文本文件test.txt、train....
1. 数据整理 首先,需要整理VOC数据集的训练集和验证集,包括XML标注文件和JPEG图片。VOC数据集中的Imageset文件里通常有划分好的txt文件,这些文件指明了哪些图片属于训练集,哪些属于验证集。接下来,将训练集和验证集的所有标注文件(XML格式)和图片文件(JPEG格式)分别放入对应的文件夹中。 2. Python脚本转换 转换过程...
第一步:导入图片图像路径,支持jpg或者png或者bmp格式图片,注意不要图片格式混合标注,后缀统一,不支持jpeg格式,如果需要转换可以把jpeg改成jpg即可正常支持 第二步:导入xml文件路径 可选步骤:导入类别文件,默认软件会自动从xml文件获取,指定的话可以调整类别顺序。一般不建议使用,因为有时候可能将错误类别放入文件导致错...
1.JPEGImages 主要提供的是PASCAL VOC所提供的所有的图片信息,包括训练图片,测试图片,这些图像就是用来进行训练和测试验证的图像数据。 2. Annotations主要存放xml格式的标签文件,每个xml对应JPEGImage中的一张图片,示例格式如下: -- 代码老是乱码,只能贴图了。。。 3. ImageSets Action // 人的动作 Layout // ...
图像数据以JPEG格式存储,每张图像都有一个唯一的标识符。研究人员和开发者可以通过这些图像来训练和测试他们的模型。 2. 目标实例标注:Coco2017数据集中的每张图像都有相应的目标实例标注,这些标注包括目标的类别、边界框、船只遮挡等信息。目标实例标注是Coco2017数据集的核心,它为研究人员和开发者提供了丰富的标注...
其中JPEGImages存放着所有的jpg图片,Segmentation开头的文件是实力分割需要用到的信息,如下图所示 ImageSets中的文件夹存放了不同任务数据集的划分方法。 例如在Segmentation中的train.txt就包含了所有训练集所需要的图片名称。 在Annotations文件目录下,有着与图片名相同,但xml类型的标注文件,其文件内容如下所示。
def moveFile(XMLfileDir,JPEGfileDir): XMLpathDir = os.listdir(XMLfileDir) #取xml&图片的原始路径 XMLfilenumber=len(XMLpathDir) rate=0.2 #自定义抽取图片的比例,比方说100张抽10张,那就是0.1 picknumber=int(XMLfilenumber*rate) #按照rate比例从文件夹中取一定数量图片 ...
# 获取ID为532482图片的信息和标注 img_info = coco.loadImgs(106513) annIds = coco.getAnnIds(imgIds=106513, catIds=coco.getCatIds(), iscrowd=None) anns = coco.loadAnns(annIds) # 加载ID为532482的图片 train_path = '/home/aistudio/data/train2017/JPEGImages' img = cv.imread('{}/{}'...