用labelme制作voc数据集格式

最新推荐文章于 2025-03-28 16:36:40 发布
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文章标签： python labelme
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我们先来看看voc数据集是什么样子的：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
其中：Annotations里面是图像对应的XML标注信息描述，每张图像有一个与之对应同名的描述XML文件，XML前面部分声明图像数据来源，大小等元信息。举例如下：
在这里插入图片描述
上面表示图像对应路径为VOC2012/JPEGImages/2007_000033.jpg，来自flickr网站上，大小为WxHxC=500x366x3,是三通道的彩色图像，其中segmented为1有分割标注，0表示没有分割标注。后面的是对象检测的每个BOX标签信息极其描述信息，图示如下：
在这里插入图片描述
其中每个object标签是表示单独的box信息与对象描述，一张图像可以有多个object标签(boxes)，

-name表示对象类别

-pose表示采用是从什么视角，常见的有Left、Right、Frontal、rear，

-difficult是否

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labelme生成的json数据集转换voc xml格式
qq_41413211的博客
09-25 2083
voc2004的格式是jpg+png，2007之后的格式是jpg+xml格式。
Labelme标注的数据集转为VOC2007
04-29
将Labelme标注的数据转为VOC格式，用于制作物体检测数据集。将Labelme标注的数据转为VOC格式，用于制作物体检测数据集。
数据集处理——labelme2voc
Lcz971209的博客
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labelme2voc
记录使用labelme2voc的报错
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2303_80296946的博客
03-28 169
这个错误是因为 imgviz.rgb2gray(img) 函数期望输入是一个三维数组（RGB 图像），但实际传入的 img 可能是一个二维数组（例如灰度图像）。你需要检查 img 的形状，并在必要时进行转换。
labelme安装与使用制作VOC数据集
HaoXinJT的博客
03-03 3955
VOC数据集可以用于目标检测、目标分割。该文件夹下有三个关键的子文件。分别为：ImageSets,JPEGImages,SegmentationClassPNGJPEGImages该文件夹下一般放置原图;SegmentationClassPNG存放标记图片；制作好数据集就可以开始训练模型了。
使用labelme标注，并转换成VOC数据集和yolo数据集
网络架构
03-21 9093
使用程序将json格式同时转换成voc的png标签和yolo的txt标签
Labelme标注的图像数据做成VOC格式的数据集（用于实例分割的数据集格式）
wenyunick的博客
12-29 5165
Labelme标注的图像数据做成VOC格式的数据集（用于实例分割的数据集格式）
使用labelme制作coco格式数据集和voc格式数据集
LGL
10-30 1135
其中img表示图片以及使用labelme进行标记后json产生的图片所在的文件夹、voc是指的是转化为voc格式后的数据集我想保存的所在目录文件夹。这四个部分就是要更改的地方，输入图片路径、输出图片路径、标签、可视化，但是可视化可以不用管。在转coco数据集之前，需要进行检查自己当前环境下是否含有pycocotools这个库。在当前labelme2voc.py文件所在的文件夹下打开终端。，把这个项目复制到当前图片所在的文件夹下。打开，直接在当前环境下输入。打开图片所在的文件夹。打开labelme的。
labelme 语义分割数据集_【语义分割】用labelme制作VOC数据集
weixin_30775883的博客
12-28 792
https://blog.youkuaiyun.com/Maisie_Nan/article/details/101026814使用pip安装labelme；使用cmd启动labelme标注界面；labelmelabels.txt存放分类数据。自己修改下labelme2voc.pypython labelme2voc.py --labels=labels.txt input_folder data_datas...
coco、voc实例分割数据集制作-labelme
07-09
- 对于PASCAL VOC格式，同样需要编写脚本，将标注信息转换为XML文件，这是PASCAL VOC数据集的标准格式。 提供的`Anaconda安装及使用labelme制作实例分割数据集.pdf`可能包含更详细的步骤和转换代码示例，你可以...
labelme2voc.py
05-18
labelme2voc.py
目标检测训练数据集（VOC）制作教程
03-29
这个文档教程，一步步教你如何处理，制作自己的数据集进行目标检测的训练，这分教程教你制作标准的VOC数据集格式训练自己的目标检测模型。
将数据集制作成VOC数据集格式的实例
12-20
在做目标检测任务时，若使用Github已复现的论文时，需首先将自己的数据集转化为VOC数据集的格式，因为论文作者使用的是公开数据集VOC 2007、VOC2012、COCO等类型数据集做方法验证与比对。 一、VOC数据集格式 –VOCdevkit2007 –VOC2007 –Annotations (xml格式的文件) –000001.xml –ImageSets –Layout –Main –train.txt –test.txt –val.txt –trainval.txt –Segmentation –JPEGImages (训练集和测试集图片) –000001.jpg –result
labelme标注的数据集格式转换到COCO数据集格式
10-28
Mask_RCNN训练，labelme标注的数据集格式转换到COCO数据集格式。
Labelme转VOC格式
weixin_45912366的博客
05-25 5440
1.VOC的数据内容 VOC数据集的下载路径：The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012) 打开链接后如下图所示，只用下载training/validation data (2GB tar file)文件即可。 VOCdevkit └── VOC2012 ├── Annotations 所有的图像标注信息(XML文件) ├── ImageSets .
利用 labelme 将 jpg和json格式 转VOC数据集 及 数据集划分
qq_43507388的博客
04-08 8758
conda create --name=labelme python=2.7（这一步python=*选择自己的Python版本） activate labelme conda install pyqt pip install labelme activate labelme labelme
制作自己的语义分割数据集（仿voc2012数据集）
qq_43631789的博客
10-23 8929
新建文件夹 voc数据集中我们需要的文件为ImageSets、JPEGImages、SegmentationObject，因此我们先新建这三个文件夹。 制作索引图标签 1、安装anaconda,安装完成后打开conda prompt 2、安装labelme工具，命令pip intall labelme 安装完成以后用labelme命令就可以直接打开了 3、使用labelme对图片中的目标物...
用labelme制作coco和voc实例分割数据集教程
在实例分割任务中，VOC数据集同样被广泛使用，并且与coco数据集有着不同的标注风格和应用场景。 知识点二：labelme工具介绍 labelme是一个易于使用的图形化标注工具，它允许用户对图像进行标注，生成对应的标注文件...
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