import os import json from tqdm import tqdm import argparse parser = argparse.ArgumentParser() #这里根据自己的json文件位置,换成自己的就行 parser.add_argument('--json_path', default='/mnt/sda/gbw/strokeExtractionDatasets
GeoLabel已经对DOTA、YOLO、VOC和glVOC等标注格式提供了完善的支持,其中DOTA和YOLO为TXT格式,VOC和glVOC为XML格式,从GeoLabel2.3.2版本开始,新增COCO格式标注样本的支持,其为JSON格式。 COCO格式支持的操作包括: SHP转COCO COCO转SHP COCO标注合并 COCO标注拆分 一、样本图形标注 在GeoLabel中所有图形编辑均基于ESRI...
该文件结构指的是从 coco 官网下载的数据的文件结构。 annotations_XXXX # 存放 json 格式的标注文件,一个 json 文件里面包含了多张图片的相关信息 annotations caption_xxxx.json # 存储图像标注用于描述图像 instances_xxxx.json #用于目标检测的标注信息 person_keypoints_xxxx.json # 目标上的关键点信息 trainXXX...
COCO JSON 中的分段字段是指图像的对象实例分段掩码。 分割字段是一个字典数组,每个字典代表图像中的单个对象实例。 每个字典都包含一个“分段”键,即表示该对象实例的逐像素分段掩码的数组数组。 JSON 中的分段字段示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 "annotations":[{"segmentation":[[[x1...
1.首先要把一个整的json文件分为单个的,因为coco数据集是把全部标签整合到一个文件的 我的数据集较小,所以是一次一次提取的,如果数据集较大的话可以自己改成循环。 from __future__ import print_function import json json_file='F:/研究生/研一/计算机视觉/mask-rcnn/test/annotations/instances_val.json'...
1)首先也是加载对应的json文件 # initialize COCO api for person keypoints annotations annFile = '{}/annotations/annotations/person_keypoints_{}.json'.format(dataDir,dataType) coco_kps=COCO(annFile) 1. 2. 3. 返回: loading annotations into memory... Done (t=2.27s) creating index... index...
查其原因,发现是package.json文件的依赖模块版本号没有固定, package.json 如上图所示 。这里有个^,安装的时候会安装对应的最新版本,如果这期间该模块有更新,再次安装的时候版本不一样,所...mAP与coco的评价指标 目标检测常用的两个数据集: PASCAL VOC 与 MS COCO数据集 mAP:mean Average Precision, 即各...
person_keypoints_train2017.json:人体关键点检测的训练标注; person_keypoints_val2017.json:人体关键点检测的验证标注。 我们需要提取的是 instances_train2017.json 和 instances_val2017.json。 以instances_val2017.json举例说明,json文件主要结构如下图: ...
coco数据集json可视化---实例分割--opencv ...将COCO数据集json格式文件转为VOC数据集xml格式 由于之前使用Mask R-CNN数据集是coco格式的,现在用YOLO需要voc格式的数据集,重新制作样本太麻烦,所以直接用python代码转换。 1.首先要把一个整的json文件分为单个的,因为coco数据集是把全部标签整合到一个文件的 我的...
.json 格式注释了数据。在这种情况下,水下照片上的珊瑚表面区域是活的,而珊瑚的部分区域是死的。有时,面具会重叠。 我想从我注释为“活”的区域中减去我注释为“死”的区域。在每张照片上,只有一个珊瑚被注释,有时我会分多个部分进行注释,因此我也想在减法之前合并每个类别的蒙版。注释类“死”仅出现在图像的...