为了将YOLOPose的输出转换为COCO Keypoints格式,我们需要编写一个脚本来处理这些数据。 首先,我们需要准备YOLOPose输出的文件,这些文件通常包含每帧图像中检测到的关键点的坐标信息。每个文件对应一张图像,并且以某种方式命名,以便我们可以根据文件名找到对应的图像。 然后,我们将编写一个Python脚本来读取这些文件,并将它...
"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...
COCO Keypoints数据集是一个大规模的人体姿态估计数据集,包含超过20万张图片和超过250万个标注的人体实例。该数据集涵盖了多种场景和姿态,为算法的训练和评估提供了丰富的数据资源。 YOLO格式图片展示 为了直观地展示YOLOPose算法在COCO Keypoints数据集上的效果,我们将使用YOLO格式的图片进行可视化。YOLO格式的图片通常...
person_keypoints_val2017.json:原始的dict标注文件,里面包含了一些数据集的基本信息,最常用的就是images和annotations这两个单元,这里的image就是image_id为单元,annotations以id为单元。有趣的是person_keypoints_val2017.json这份文件里一张图片一个标注,所以长度都是5000,而在train2017里标注是262k,图片是118k; a...
其中:annotation中的"keypoints"是长度为3k的array,k代表某一类别定义的关键点总数。每一个关键点的标识包含坐标x,y和一个是否可见标识符v。v=0:代表未标注,这种情况下x=y=0;v=1:标注了,但此关键点不可见;v=2:标注且可见。"num_keypoints"表示某一Object标注的关键点(v>0)的总数。categories中的"keypoi...
c. Keypoints(关键点):该标注格式用于表示人类姿态或动物姿态等复杂场景下的关键点位置。例如,在人类姿态识别任务中,关键点可能包括头部、手臂等部位。 三、总结 COCO数据集是一个广泛使用的图像识别和目标检测数据集,其中包含了大量的图像和对应的标注信息。在该数据集中,常见的标注格式包括边界框、分割掩码、关键点...
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...
"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], ...
└── person_keypoints_val2017.json : 对应人体关键点检测的验证集标注文件夹 coco数据集格式充分利用了面向对象的思路:整个标注文件是一个json对象,这个大的json对象包含几个主要的filed:"info","licenses","categories","images","annotations"。每个filed都是一个数组,里面包含所有的image对象和annotation对象。