（202302）OpenMMLab实战CV伍——mmdetection的使用（小笔记与感想）

MMDetection代码教程：COCO数据集转换,

原创

已于 2023-02-18 11:31:29 修改 · 202 阅读

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文章标签：

#深度学习 #人工智能

于 2023-02-08 20:31:44 首次发布

文章介绍了如何使用MMDetection进行环境搭建，特别是数据集部分，重点讲解了如何将非COCO格式的数据集，如Balloon数据集，转换为COCO格式，以便于模型训练。转换过程中涉及到图像尺寸获取、边界框和掩模的处理。建议读者通过观看教学视频来辅助理解。

先放链接

5 MMDetection 代码教学_哔哩哔哩_bilibili

Welcome to MMDetection’s documentation! — MMDetection 2.28.1 文档

MMDetection简介

环境搭建和配置文件

与之前的mmclassifiction没有本质区别。

数据集

主要使用COCO格式数据集，支持实例分割。其他数据集可以通过代码转化成COCO数据集。

具体的转换代码可以参考官方教程。


import os.path as osp
import mmcv

def convert_balloon_to_coco(ann_file, out_file, image_prefix):
    data_infos = mmcv.load(ann_file)

    annotations = []
    images = []
    obj_count = 0
    for idx, v in enum

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