【亲测免费】 labelme2coco: 将LabelMe注解转换为COCO格式的指南

labelme2coco: 将LabelMe注解转换为COCO格式的指南

【免费下载链接】labelme2coco 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelme2coco

1. 项目介绍

labelme2coco 是一个轻量级的Python包，其目的是将广泛使用的LabelMe工具创建的图像注解转换为COCO (Common Objects in Context)对象检测格式。由于许多深度学习框架如Detectron、MMDetection等需要COCO格式的注释来进行实例分割和对象检测，labelme2coco 提供了一个方便的方法来完成这个转换。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保您已经安装了Python。接下来，通过pip安装labelme2coco：

pip install -U labelme2coco

使用示例

转换一个包含LabelMe注解的目录到COCO格式：

labelme2coco path/to/labelme/dir

如果你想按比例切分训练集和验证集，例如85%作为训练集，15%作为验证集，可以添加--train_split_rate参数：

labelme2coco path/to/labelme/dir --train_split_rate 0.85

自定义设置

在代码中直接调用库进行转换：

import labelme2coco

# 设置LabelMe注解和图片文件所在的目录
labelme_folder = "path/to/labelme/dir"
# 设置导出文件的目录
export_dir = "path/to/export/dir"

# 设置训练集和验证集的切分比例
train_split_rate = 0.85
# 设置类别ID的起始值
category_id_start = 1

# 转换LabelMe注解到COCO格式
labelme2coco.convert(
    labelme_folder,
    export_dir,
    train_split_rate=train_split_rate,
    category_id_start=category_id_start
)

3. 应用案例与最佳实践

• 数据预处理：在训练模型前，使用labelme2coco预先处理LabelMe数据，以便快速导入支持COCO格式的框架。
• 数据集划分：为了提高模型泛化能力，建议使用--train_split_rate来自动切分训练集和验证集。
• 自定义类别：如果你有特定的类别需求，可以通过调整category_id_start来调整COCO JSON中的类别ID。

4. 典型生态项目

• Detectron：Facebook AI Research的物体检测框架，支持COCO格式的注解数据。
• MMDetection：开放的计算机视觉检测平台，同样依赖COCO格式的注解。
• PyTorch-Image-Models：包含多种预训练图像模型的PyTorch库，其中某些模型可以配合COCO数据集使用。

以上是关于labelme2coco的基本介绍及使用指导，希望能帮助你顺利地将LabelMe数据转换为COCO格式。如有疑问或需要更深入的说明，可以查阅项目仓库的README或其他相关文档。

【免费下载链接】labelme2coco 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelme2coco