将CityScapes数据集转换为COCO格式的实例分割数据集

##¥##2019年结束前最后两小时,写出本年度最后一篇博客,不是博主没地方去跨年,实在是Coding乐趣无穷ahhhh ##¥##

COCO数据集是研究实例分割的通用数据集,但是针对道路环境的数据较少,对于自动驾驶和移动机器人的应用并不适配。而提供道路环境的实例分割数据的数据集目前有KITTI、CityScapes、Apllo等,CityScapes算是应用较广,数据质量较高的一个,所以,本篇博文给大家分享一下将CityScapes的实例标注转换为COCO格式的过程。

首先,COCO的标注信息格式参考博文:https://blog.youkuaiyun.com/u012609509/article/details/88680841,COCO的图片文件均放在一个文件夹下,而其标注信息都放在annotation文件夹的不同.json文本中,一个文本中包含了对所有图片以及某一任务的所有图片的标注信息。

CityScapes提供的标注信息有彩色语义图、实例id单通道图、语义id单通道图以及所有语义polygon的文本描述.json:

一个COCO标注文件中包含info、lisenses、categories、images以及annotations,代码初始预先设定了前三项,categories可以根据自己的需要进行修改,我保留的类别有5类,car、pedestrian(person)、truck、bus、rider,对应cityscapes中类别id的24-28, 以下是cityscapes完整的类别定义:

List of cityscapes labels:

                     name |  id | trainId |       category | categoryId | hasInstances | ignoreInEval
    --------------------------------------------------------------------------------------------------
                unlabeled |   0 |     255 |           void |          0 |            0 |            1
              ego vehicle |   1 |     255 |           void |          0 |            0 |            1
     rectification border |   2 |     255 |           void |          0 |            0 |            1
               out of roi |   3 |     255 |           void |          0 |            0 |            1
                   static |   4 |     255 |           void |          0 |            0 |            1
                  dynamic |   5 |     255 |           void |          0 |            0 |            1
                   ground |   6 |     255 |           void |          0 |            0 |            1
                     road |   7 |       0 |           flat |          1 |            0 |            0
                 sidewalk |   8 |       1 |           flat |          1 |            0 |            0
                  parking |   9 |     255 |           flat |          1 |            0 |            1
               rail track |  10 |     255 |           flat |          1 |            0 |            1
                 building |  11 |       2 |   construction |          2 |            0 |            0
                     wall |  12 |       3 |   constr
<think>好的,我需要回答用户关于适用于YOLO实例分割数据集推荐的问题。首先,我需要回忆YOLO实例分割数据集要求。YOLO的实例分割通常需要每个实例的边界框和对应的分割掩码,标注格式可能是类似COCO的JSON或YOLO自定义的txt格式。 用户提供的引用中有提到COCOYOLO格式的方法,以及使用LabelMe标注工具生成数据集。所以,我应该推荐常见的数据集COCO,并说明如何转换格式。另外,可能需要提到用户自定义数据集的步骤,比如使用LabelMe标注转换成YOLO需要的格式。 接下来,我需要检查是否有其他适合的数据集。比如,Cityscapes、PASCAL VOC也常用于实例分割,但需要确认是否支持YOLO格式。如果用户需要现成的YOLO格式数据集,可能需要推荐已经转换好的资源,或者指导如何自己转换。 另外,引用[2]和[3]提到了COCOYOLO和LabelMe标注的方法,这些可以作为用户处理数据集的参考。需要指出这些资源的具体用途,比如转换工具的使用步骤,或者标注的注意事项。 最后,生成相关问题时要围绕数据集的选择、转换标注工具使用等方面展开,帮助用户进一步了解相关步骤。</think>以下是为您整理的适用于YOLO实例分割数据集推荐及标注指南: --- ### 一、推荐数据集 1. **COCO数据集** - 包含80类物体,提供实例级别的多边形分割标注 - 标注格式:JSON文件(需转换为YOLO格式)[^2] - 下载地址:https://cocodataset.org - 转换工具:可用Python脚本将COCO JSON转换为YOLO的txt格式,每个对象标注包含类别ID和归一化多边形坐标 2. **Cityscapes数据集** - 专注于城市场景的语义分割实例分割 - 提供精细的像素级标注 - 需转换为YOLO格式,可使用工具处理其JSON标注文件 3. **自定义数据集** - 标注工具推荐: - **LabelMe**:支持多边形标注,可导出COCO格式转换[^3] ```bash # LabelMe安装命令 pip install labelme ``` - **CVAT**:支持直接导出YOLO格式分割标注 --- ### 二、标注格式要求 YOLO实例分割需要**两种标注**: 1. 边界框标注:$[class\_id, x\_center, y\_center, width, height]$ 2. 多边形坐标:每个实例的归一化多边形坐标点,格式示例: ``` 0 0.583 0.423 0.612 0.401 0.629 0.430 ... ``` --- ### 三、数据集转换示例 以COCOYOLO格式为例(引用自): 1. 解析`annotations/instances_train2017.json` 2. 提取每个对象的`category_id`和`segmentation`多边形 3. 将多边形坐标归一化为图像宽高的比例值 4. 为每张图片生成对应的txt标注文件 ---
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