bdd100k格式转换为coco

如果想在转化成coco数据集中添加几个新的参数,比如天气、场景

        # add information for COCO dataset
        for attribute, value in i['attributes'].items():
            if attribute == 'weather':
                image['weather'] = value
            elif attribute == 'scene':
                image['location'] = value
            elif attribute == 'timeofday':
                image['period'] = value
        

在给的bdd2coco源码中添加上面一段即可,源码参考bdd100k/bdd100k/bdd2coco.py at master · ucbdrive/bdd100k (github.com)

import os
import json
import argparse
from tqdm import tqdm


def parse_arguments():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='BDD100K to COCO format')
    parser.add_argument(
          "-l", "--label_dir",
          default="/path/to/bdd/label/",
 
<think>好的,用户的问题是关于如何将BDD100K数据集进行格式转换,特别是转换为COCO或YOLO格式。首先,我需要回忆一下BDD100K数据集的结构和常见的转换方法。根据用户提供的引用内容,BDD100K官方可能自带了一些工具包,比如使用Python脚本进行转换。 首先,用户提到他们在学习使用mmdetection,这需要COCO格式的数据集。引用[2]中提到了使用bdd100k.label.to_coco模块来进行转换,命令示例也给出,这应该是关键步骤。我需要确认这个命令是否正确以及是否需要调整路径和参数。另外,引用[3]提到转换到YOLO格式,但用户的问题可能更关注COCO,不过可能需要同时考虑两种转换方法。 接下来,我需要检查用户提供的引用内容是否有其他需要注意的地方。比如,引用[3]中提到了类别数目和标签处理,这可能涉及到类别映射或筛选,尤其是在转换到YOLO时可能需要调整标签的格式为txt文件,每个图像对应一个。而COCO格式则需要生成对应的JSON文件,包含annotations、images、categories等信息。 用户可能需要详细的步骤说明,包括安装依赖、执行转换命令、验证结果等。同时,可能需要提醒用户注意路径的正确性,以及多进程处理(--nproc参数)是否适用他们的环境。此外,转换后的数据集结构是否与mmdetection的要求一致,比如图片路径、标注文件的位置等,这些都需要考虑。 另外,用户可能遇到的问题包括:转换过程中的路径错误、依赖包缺失、类别不匹配等。需要建议用户检查Python环境是否安装了bdd100k包,或者是否需要从官方仓库获取最新的转换脚本。如果转换后的COCO文件无法被mmdetection正确读取,可能需要验证JSON文件的格式是否符合标准,比如检查类别ID是否连续,是否存在空标注等。 最后,根据用户的需求生成相关问题,比如如何验证转换后的数据集,如何处理转换中的常见错误,或者如何自定义类别等。这些问题可以帮助用户进一步解决可能遇到的困难。</think>以下是BDD100K数据集格式转换的详细步骤说明: ### 一、转换到COCO格式 1. **安装必要工具包** - 确保已安装官方提供的`bdd100k`工具包 - 使用命令:`pip install bdd100k` 2. **执行格式转换命令** ```bash python -m bdd100k.label.to_coco -m det \ -i "原标注文件路径/det_train.json" \ -o "输出路径/det_train_coco.json" \ --nproc 4 ``` *参数说明*: - `-m det`:指定目标检测任务 - `--nproc`:并行处理线程数[^2] 3. **验证转换结果** ```python from pycocotools.coco import COCO coco = COCO("输出路径/det_train_coco.json") print(coco.dataset["categories"]) # 应显示10个交通场景类别 ``` ### 二、转换到YOLO格式 1. **准备类别映射文件** ```yaml names: 0: bus 1: traffic light 2: traffic sign ...(完整10个类别) ``` 2. **执行转换脚本** ```python import json from tqdm import tqdm with open("det_train.json") as f: data = json.load(f) for img in tqdm(data): txt_path = f"labels/{img['name'].replace('.jpg','.txt')}" with open(txt_path, "w") as f: for obj in img["labels"]: x_center = (obj["box2d"]["x1"] + obj["box2d"]["x2"])/2 / 1280 # 完整坐标转换逻辑... f.write(f"{cls_id} {x_center} {y_center} {w} {h}\n") ``` *注意*:需要处理坐标归一化和文件路径配置[^3] ### 三、重要注意事项 1. 数据集包含184万标注框,转换前需确保存储空间充足 2. 验证标注完整性: ```bash python -m bdd100k.label.verify -i det_train.json -m det ``` 3. 分类任务需使用`-m cls`参数,分割任务使用`-m ins_seg`
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