y,points):n=len(points)count=0foriinrange(n):x1,y1=points[i]x2,y2=points[(i+1)%n]ify...
"keypoints": ["nose","left_eye","right_eye","left_ear","right_ear","left_shoulder","right_shoulder","left_elbow","right_elbow","left_wrist","right_wrist","left_hip","right_hip","left_knee","right_knee","left_ankle","right_ankle"], "skeleton": [[16,14],[14,12],[17,1...
object instances(目标实例)、object keypoints(目标上的关键点)、image captions(看图说话)这3种类型共享这些基本类型:info、image、license。 {"info":info,"licenses":[license],#列表,每张图片的信息"images":[image],#列表"annotations":[annotation],#列表}info{#数据集信息描述"year":int,#年份"version":...
随加载一张训练集的图片看看 获取图片的实例标注信息(instance) 获取人体关键点标注(keypoints) 获取图片信息的语义标注 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 解压数据集文件 |--- data: 数据集根目录 |--- train2017: |--- JPEGImages: 所有训练图像文件...
"keypoints": [ "nose", "left_ear", "right_ear", "left_shoulder", "right_shoulder", "left_elbow", "right_elbow", "left_wrist", "right_wrist" ], "skeleton": [ [6, 8], [4, 6], [2, 4], [1, 2], [3, 1], [5, 3], ...
"num_keypoints"].value_counts() / len(coco_extra_attribs_df)}).sort_index()如你所见，在表中显示相同的信息非常容易：规模 这是迄今为止最有价值的指标。训练姿态估计深度神经网络模型对样本中人的规模变化非常敏感。提供一个平衡的数据集是关键。否则，模型可能会偏向于一个更具优势的规模。你还记得一个...
MSCOCO API中Keypoints的详解如下：1. 基础概念与数据结构 id与image_id：COCO API的基础建立在id和image_id的巧妙运用上。这两种ID用于唯一标识数据集中的注解和图片。 JSON格式：数据操作主要依赖两种JSON格式：images和annotations的dict，以及项目生成的标注的list。 COCO类的核心对象：如anns、cats、...
除了主要的"instances"文件外,COCO数据集格式还可以包含其他辅助的JSON文件,如"captions"文件用于描述图像的标题,"keypoints"文件用于描述人体关键点的位置等。这些文件可以根据具体的任务需求进行选择和解析。 总结:COCO数据集格式是一种常用的图像数据集格式,通过解析主要的JSON文件,我们可以获取到图像、标注和类别等重要...
250,000 people with keypoints 对象分割; 在上下文中可识别; 超像素分割; 330K图像(> 200K标记); 150万个对象实例; 80个对象类别; 91个类别; 每张图片5个字幕; 有关键点的250,000人; 3、数据集的大小和版本 大小:25 GB(压缩) 记录数量: 330K图像、80个对象类别、每幅图像有5个标签、25万个关键点。
COCO数据集中包含了80个不同的物体类别,包括人、动物、交通工具等常见物体。同时,该数据集还提供了多种不同类型的标注信息,例如关键点(Keypoints)、实例分割(Instance Segmentation)等。 二、COCO数据集中常见的标注格式 1. 标注文件格式 在COCO数据集中,每张图片都有其对应的JSON格式的标注文件。该文件以字典形式...