Labelme标注的图像数据做成VOC格式的数据集（用于实例分割的数据集格式）

最新推荐文章于 2025-10-12 02:20:05 发布
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#深度学习

本文档介绍了如何将使用Labelme标注的图像转换为VOC格式的实例分割数据集。通过运行labelme2voc.py脚本，并指定相关参数，可以将包含图像和JSON文件的文件夹转换为VOC格式。生成的数据集包含原始图像和实例分割图，适用于深度学习中的实例分割任务。注意，实例分割的VOC数据集与目标检测的VOC数据集有所不同。
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coco、voc实例分割数据集制作-labelme
07-09
COCO（Common Objects in Context）和PASCAL VOC（Visual Object Classes）是两个广泛使用的实例分割数据集，它们包含了丰富的图像和对应的标注信息，用于训练深度学习模型进行物体识别和分割任务。本文将详细介绍...
labelme2voc.py
11-19
修改说明： 1.修改转换成voc格式后xml文件中图像存储路径filename标签的值（改为相对与xml的相对路径）； 2.在源代码的基础上增加对多边形转换的支持（原来仅支持方形标注数据的转换）。 使用方法： 在bbox_detection文件夹，替换原文件中的labelme2voc.py。将labels.txt修改为自己的命名标签后，在命令行中输入./labelme2voc.py data_annotated data_dataset_voc --labels labels.txt运行即可。
Labelme转VOC格式
weixin_45912366的博客
05-25 5607
1.VOC的数据内容 VOC数据集的下载路径：The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012) 打开链接后如下图所示，只用下载training/validation data (2GB tar file)文件即可。 VOCdevkit └── VOC2012 ├── Annotations 所有的图像标注信息(XML文件) ├── ImageSets .
labelme2voc
longmm5201314的博客
03-05 953
本文转自 labelme格式转VOC2007数据集格式 - 超杰 (spytensor.com) import os import numpy as np import codecs import json from glob import glob import cv2 import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split .
3分钟搞定Labelme到VOC格式转换：labelme2voc.py工具全方位教程
最新发布
gitblog_00594的博客
10-12 398
你是否还在为图像标注数据格式转换而头疼？从Labelme标注的JSON文件到目标检测/分割常用的VOC格式，手动处理不仅耗时还容易出错。本文将带你掌握labelme2voc.py工具的全部用法，从基础转换到高级参数配置，让数据预处理效率提升10倍。读完本文你将学会：VOC格式核心构成、3步完成格式转换、常见错误排查以及高级应用技巧。 ## 什么是VOC格式 VOC（Visual Object ...
语义分割 labelme格式转换成VOC格式
YZBFOREVERNB的博客
09-05 179
我的文件路径为"D:/000AILearn/SegImages"，执行以下代码获得JPEGImages与SegmentationClass。这是我们标注好的labelme格式的语义分割数据集。再执行数据集划分获得ImageSets文件夹。具体操作流程，请看视频。
labelme使用labelme2voc.py忽略部分标签生成VOC/coco类型数据集（Ignore a label in json file）
Alocus的博客
01-17 1963
使用labelme标注生成json文件，利用该文件生成用于分割等任务的voc或者coco类型数据集时，可以使用label2voc.py。当我们忽略部分标签生成数据集时，即Ignore labels in labelme2voc.py，并没有可用的方法，修改json也麻烦，因此本文提出一种暴力但好用的方法。
【Pycharm】将labelme标注结果转为PascalVOC语义分割的数据集
m0_57324918的博客
05-28 1309
【Pycharm】将labelme标注结果转为PascalVOC语义分割的数据集
实例分割和语义分割使用labelme制作的数据集如何转换为voc和coco格式的数据
进击的菜鸟
03-31 5101
1.首选使用labelme进行数据集制作，制作完成后，会获取到图片和.json的文件，如下: 2.转换数据集为coco或者voc数据集 其实官方已经提供了，转换一个实例的代码，但是没有批量的转换代码，于是网上很多批量转换代码，其实呢，官方作者已经完成了转换代码，大家可以去官网看看：labelme官网，从官网获取两个文件：labelme2coco.py和labelme2voc.py，使用方法，作者有教程，大家研究一下，我这里以转换为voc数据集为例实现一下： ./labelme2voc.py da
利用labelme制作实例分割数据集
轻舟的万重重山
05-05 8439
利用labelme制作实例分割数据集一、软件安装与环境配置二、利用labelme做实例分割标记三、利用labelme生成voc与coco格式数据集关于coco数据集的理解其它一些可能出现的问题 一、软件安装与环境配置 参考上一篇博客 二、利用labelme做实例分割标记 容易出现的一些问题： 当一张图片里同个类别有多个物体时，均使用同一种类名称作为标签进行标注（因为后文coco数据集格式会给同种物体单独分序号）。如下图三人均属于person类。 当一张图片里某个颗粒被遮挡时，利用labelme标签
Labelme标注的数据集转为VOC2007
04-29
将Labelme标注的数据转为VOC格式，用于制作物体检测数据集。将Labelme标注的数据转为VOC格式，用于制作物体检测数据集。
labelme标注数据集到COCO格式数据集转化，用于官方版Mask-Rcnn训练
04-14
labelme标注数据集到COCO格式数据集转化，用于官方版Mask-Rcnn训练
使用LabelMe标注目标检测数据集并转换为VOC2017格式
xu.hyj
03-07 4415
参考：labelme 格式转 VOC2007 数据集格式 1、labelme数据格式 labelmeset：即图像文件和json文件放在同一文件夹下 1.jpg 1.json 2.jpg 2.json … 2、转换代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Sep 19 14:51:00 2019 @author: Andrea """ import os import numpy as np import codecs import json fr
【分割】labelme标注的Yolo标签转Voc形式
weixin_63295029的博客
12-30 830
voc形式的标签图片：voc标签图片是将类别index（1，2，3，......)映射到颜色。现在用labelme标注的分割数据集标签是json类型，标注信息会以一个大字典的形式存储在json文件中，要将json形式标签转化成voc带有调色盘的标签图片。
使用labelme标注，并转换成VOC数据集和yolo数据集
网络架构
03-21 9191
使用程序将json格式同时转换成voc的png标签和yolo的txt标签
数据集处理——labelme2voc
Lcz971209的博客
02-27 939
labelme2voc
Labelme转Voc、Coco
qq_57290048的博客
02-02 1092
cd进入你的数据库(data_annotated文件夹所在位置)，原始标注好文件(jpg、json)存放在data_annotated文件夹，然后根据你的需求选择下列命令之一。
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