COCO API

最新推荐文章于 2025-07-14 15:49:52 发布
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#coco

COCO API是做什么用的就不介绍了. 知道的, 不需要介绍；不知道的, 没必要知道, 因为没有这个需求.

Installation

  1. 从github上clone: https://github.com/pdollar/coco
  2. 因为我只使用python, 所以只编译python接口:
cd coco
cd PythonAPI
make

报了个错:
这里写图片描述
需要安装Cython:

pip2.7 install Cython

再次make, OK.

API

以为会有要记录的东西, 结果没有, 项目里有个jupyter notebook 文件, 该有的都有了.

深度学习项目八：YOLO v5调用coco API 评估数据集结果
m0_60890175的博客
11-15 2199
YOLO v5调用coco API 评估数据集结果
Winddows 10 安装 COCO API（pycocotools）
01-06
Winddows 10 安装 COCO API（pycocotools）
Coco python api
weixin_38698410的博客
05-21 409
環境：Ubuntu16.04 通過python3 安裝Cocoapi: git clone https://github.com/pdollar/coco.git python3 setup.py build_ext --inplace python3 setup.py build_ext install 驗證CocoAPI安裝成功與否：进入python命令行就可以直接导入了，执行imp...
COCO API安装教程：掌握pycocotools
最新发布
weixin_32535825的博客
07-14 723
随着计算机视觉技术的迅速发展，COCO（Common Objects in Context）数据集已经成为评估计算机视觉算法的重要标准之一。COCO API 提供了一套简单易用的工具，用于访问和分析COCO数据集中的图像、标注和各种统计信息。本章节将详细介绍COCO API的来源、基本功能以及它在处理图像数据中的作用，为后续章节深入探讨pycocotools奠定基础。COCO API 是一个开源项目，它允许研究人员和开发者轻松地从COCO数据集中提取信息和进行可视化。
(一) COCO Python API - 使用篇
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安装COCO API
qq_41552756的博客
01-25 1814
仅作参考，勿喷 官方文档：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md 官方给出的方法似乎是在Linux系统下的 本人环境说明：windows10下搭建tensorflow ssd模型，tensorflow用的是cpu版本的，用了anaconda...
COCO API 安装
点绛唇
06-09 1864
1、到https://github.com/philferriere/cocoapi下载下来，并保存在某处后解压。
COCO API的安装包 cocoapi.zip 安装pycocotools
09-10
在本篇文章中，我们将详细探讨如何安装`cocoapi.zip`中的`pycocotools`。 首先，你需要下载`cocoapi.zip`压缩包。这个压缩包包含了COCO API的所有必需文件，包括用于处理`_mask`操作的关键文件。`_mask`功能对于...
cocoapi.zip
08-08
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《全面解析COCOAPI：基于pycocotools的图像识别与分割工具》 COCOAPI是一个强大的计算机视觉库，主要用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。在这个项目中，我们关注的是它的Python版本——pycocotools，它是COCO...
安装coco API教程
Airs-Gao的博客
01-13 1万+
安装coco API教程1. coco API简介2. coco API软件包编译安装方式3. python安装方式（推荐）4.检测coco API是否安装成功 当需要用到coco数据集或coco格式的数据集做网络训练时，需要引用coco API。 该教程提供两种安装coco API的方式，分别为软件包编译方式和pip安装方式。 1. coco API简介 为使用户更好地使用 COCO 数据集, COCO 提供了各种 API, 这里就 Python API 的使用做个简单介绍. 一言以蔽之, API 的
windows下安装cocoApi和CrowdPoseApi
sazass的博客
06-16 2158
1. 安装COCOAPI 1.首先git clone下载： 使用国内镜像会更快些： git clone https://github.com.cnpmjs.org/cocodataset/cocoapi.git 2.然后cd cocoapi/PythonAPI/ 3.修改setup.py文件，将extra_compile_args=['-Wno-cpp', '-Wno-unused-function', '-std=c99'] 替换为extra_compile_args=[] 如下： from dist
Windows10安装COCOAPI
丑小鸭
05-09 1683
之前写过一篇在Windows10下安装COCOAPI，点击进入，但是那个方式一比较麻烦，也没有介绍清楚，其实在编译过程中是需要安装VC++2015的，这里提供一个VC++2015的安装包，下载后，点击默认安装即可。 地址：https://pan.baidu.com/s/1_Vg0O3vQFbhslu8gIuhu2w 提取码：zn65 方式二那个只有python36版本的，对其它版本不太友好 所以这里想再写一遍 本文还需要git，如果没有安装的话，参考我的博文点击查看 在以上准备工作结束后，直接在命令行.
在自己的数据集上调用cocoapi计算map
weixin_43805402的博客
09-24 3858
之前算map都是用模型在COCO数据集上跑，然后按官方的格式生成results.json，调用cocoapi和官方下载的instances_val2017.json计算就可以了。 现在模型是在自己的数据集上训练的，需要跑一批测试数据计算map recall等，这些图片都是标注好的，而且格式是darknet的，和coco要求的不一样。目录结构如下： data val.txt obj.names val_data img1.jpg img1.txt img2.jpg img2.t
COCO PythonAPI 使用前的准备
weixin_53598445的博客
09-09 953
的过程中，我们可能需要下载许多的数据，如。建议直接安装已经编译好的。，但是下载网址官网给的是。
调用coco的API来生成coco格式的检测结果
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09-08 169
这里使用的是ｃｏｃｏ的ＡＰＩ来生成结果，需要生成自己的ｊｓｏｎ文件
win10下用anaconda安装 COCO API（pycocotools）
Devin的博客
08-13 2129
本来 COCO 对 Windows 是不支持的。不过为了支持 Windows ，有人对 COCO 做了一些修改。下面是 COCO 在 GitHub 上源码地址信息：   COCO 地址： https://github.com/cocodataset/cocoapi   支持 Windows 的 COCO 地址：https://github.com/philferriere/cocoapi 在 https://github.com/philferriere/cocoapi 下载源码，并进行解压； 打开Mi
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### COCO API 的使用说明、文档、下载、安装与配置 #### 使用说明 COCO (Common Objects in Context) 数据集是一个大型图像数据库，用于对象检测、分割以及字幕生成等任务。为了方便开发者处理这些数据，官方提供了 COCO API 工具包来简化访问和操作标注文件的过程。 对于不同任务而言，`annFile` 参数指向的是对应任务类型的 JSON 文件路径[^3]。例如： - 对于实例分割任务，通常会指定 `annotations/instances_val2017.json`； - 而针对关键点检测，则可能是像 `annotations/person_keypoints_train2017.json` 这样的文件名。 通过调用如下代码可以初始化一个 COCO 类的对象： ```python from pycocotools.coco import COCO coco = COCO('path/to/json/file') ``` #### 文档获取方式 虽然官方网站可能没有提供详细的中文教程，但是可以通过阅读源码中的注释或者查看 GitHub 上的 README.md 来获得帮助。此外，很多社区成员也会分享自己的学习笔记和技术博客文章，这些都是很好的参考资料来源。 #### 下载方法 可以直接利用 Git 命令行工具从官方 GitHub 仓库克隆整个项目到本地计算机上[^2]: ```bash git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git cd cocoapi/PythonAPI/ make install ``` 如果遇到依赖项缺失等问题，也可以尝试其他途径进行安装。比如当默认方法无法正常工作时，可以选择特定版本的 Windows 版本 API 并按照提示完成设置过程[^4]: ```bash pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI ``` 需要注意的是，在某些情况下还需要额外安装 Visual C++ 2015 Build Tools 才能顺利完成编译环节。 #### 安装注意事项 确保环境中已经预先安装好了必要的开发环境组件，特别是 Python 解释器及其 pip 包管理工具。另外，考虑到兼容性问题，建议采用虚拟环境来进行隔离化部署，这样有助于减少潜在冲突并提高稳定性。 #### 配置要点 一旦成功安装好 COCO API 后，就可以着手准备相应的配置事宜了。这主要包括但不限于以下几个方面的工作： - 设置合适的 `PYTHONPATH` 变量以便能够正确导入模块； - 修改脚本内的参数设定以适应实际应用场景需求； - 根据具体硬件条件调整性能优化选项；
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