COCO数据集的标签整理使用

最新推荐文章于 2024-07-05 14:46:28 发布

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分类专栏：计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40728805/article/details/103531992

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本文介绍了如何整理和使用COCO2017数据集进行目标检测，重点是理解annotations、train2017和val2017文件夹的内容。通过安装COCO API，可以方便地处理目标检测所需的矩形框坐标和标签信息。建议将每个图像的标签整理到单独的TXT文件中，以便于后续模型训练。可以参考GitHub上的开源代码辅助完成数据处理。

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COCO数据集的标签整理使用

网上下载coco2017数据集，对目标检测来说，最主要是annotations, train2017, val2017三个文件夹

初次使用需要安装coco API接口，使用如下命令即可安装

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

目标检测，标签数据即用矩形框来表示，一般用左上角坐标和宽高来表示,常见是(x,y,w,h)，训练时需要将ground truth box整理成xmin, ymin, xmax, ymax, label_idx或者[x_center,y_center,w,h,label_idx]（yolov3格式），比较方便时可将每张图像的label对应到一个txt文件(最好以图像文件名命名，方便对应查找)，文件中每行一个ground truth标签，下次其他模型训练时直接读取图像和对应的txt文件即可。

可使用如下代码获取原始下载的每张图像上ground truth的label信息，在此基础上你可以构建模型的数据处理部分。

import os.path as osp
import cv2
import numpy as np
import random
from pycocotools.coco import COCO

def get_label_map(label_file):
    label_map = {
   }
    labels = open(label_file, 'r')
    for line in labels:
        ids = line.split(',')
        label_map[int(ids[0])] = int(</

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