labelme勾目标检测COCO数据格式,mmdetection框架训练

### 将 YOLO 格式数据集转换为 COCO 格式的解决方案 为了将 YOLO 格式的数据集转换为 MMDetection 所需的 COCO 数据格式,可以按照以下方法操作: #### 转换工具的选择 通常情况下,社区已经提供了许多用于不同标注格式之间相互转换的工具。例如,在引用中提到的“转换工具箱”,它包含了多种常见数据格式之间的转换脚本[^1]。对于从 YOLO 到 COCO 的转换需求,可以直接利用 `labelme2coco.py` 文件或其他类似的 Python 脚本来完成。 #### 转换的具体实现方式 以下是基于 Python 编写的通用代码框架,展示如何手动编写一个简单的转换器以满足此目的: ```python import json from pathlib import Path def yolo_to_coco(yolo_dir, output_json_path): """ Convert a dataset from YOLO format to COCO format. Args: yolo_dir (str): Directory containing the YOLO formatted files and images. output_json_path (str): Output path for saving the converted JSON file in COCO format. """ # Initialize lists for storing annotations and image information coco_images = [] coco_annotations = [] class_names = ["class_1", "class_2"] # Replace with actual classes of your dataset annotation_id_counter = 0 # Iterate over all .txt label files within the directory txt_files = list(Path(yolo_dir).glob('*.txt')) for idx, txt_file in enumerate(txt_files): img_filename = str(txt_file.with_suffix('.jpg')) # Assuming corresponding jpg exists width, height = get_image_dimensions(img_filename) # Function needs implementation based on PIL or cv2 image_info = { 'file_name': img_filename, 'height': height, 'width': width, 'id': idx } coco_images.append(image_info) with open(txt_file, 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: parts = line.strip().split(' ') category_id = int(parts[0]) + 1 # Adjust according to how categories are indexed bbox_x_center_norm, bbox_y_center_norm, bbox_width_norm, bbox_height_norm = map(float, parts[1:]) bbox_x_min = (bbox_x_center_norm - bbox_width_norm / 2.) * width bbox_y_min = (bbox_y_center_norm - bbox_height_norm / 2.) * height bbox_width = bbox_width_norm * width bbox_height = bbox_height_norm * height area = bbox_width * bbox_height annotation = { 'segmentation': [], 'iscrowd': 0, 'image_id': idx, 'category_id': category_id, 'area': float(area), 'bbox': [bbox_x_min, bbox_y_min, bbox_width, bbox_height], 'id': annotation_id_counter } coco_annotations.append(annotation) annotation_id_counter += 1 final_output_dict = { 'images': coco_images, 'annotations': coco_annotations, 'categories': [{'supercategory': name, 'id': i+1, 'name': name} for i, name in enumerate(class_names)] } with open(output_json_path, 'w') as out_f: json.dump(final_output_dict, out_f) # Example usage if __name__ == "__main__": input_directory = "/path/to/yolo/dataset" output_json_filepath = "/desired/path/for/output.json" yolo_to_coco(input_directory, output_json_filepath) ``` 上述代码片段展示了基本逻辑结构以及核心计算过程,具体细节可能依据实际项目环境有所调整。 #### 配置 MMDetection 使用新生成的 COCO 数据集 一旦完成了由 YOLO 至 COCO 的转换并验证了输出文件的有效性之后,则可以通过创建软链接等方式将其集成到 MMDetection 中去[^2]。这一步骤有助于简化路径管理流程,并保持目录整洁有序。 ---
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