COCO KeyPoints关键点数据集准备

最新推荐文章于 2025-04-11 21:47:14 发布

Zhongyl_

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分类专栏：深度学习文章标签： COCO keyPoints

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本文详细介绍了如何使用coco-annotator进行关键点标注，从创建类别、关键点到导出数据集。接着，补充了缺失的info和licenses字段，并分割数据集为训练集和测试集。最后，计算了数据集的mean和std值，完成了数据集的准备工作。附带了相关代码文件链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

COCO KeyPoints关键点数据集准备

概述

网上搜了一圈，coco关键点数据集准备的内容比较少，这里写一篇完成的标注流程到数据集准备的文章，以备后忘

标注工具

coco官方标注工具: coco–annotator
https://github.com/jsbroks/coco-annotator

标注过程

标注界面
这里注意category_id 最好为1 ，否则会有不必要的麻烦 “category_id”: 1

标注流程

1、创建类别
2、创建关键点名称
3、创建关键点之间连线关系
4、选择一张图片
5、标注待识别目标识别矩形框
6、在框内标注关键点keyPoints
7、标注下一张图片

标注完成之后，导出数据集
导出结果在 coco–annotator/datasets/数据集名字/. exports/ 文件夹里
在这里插入图片描述

ps: 数据集也可以直接在web页面上点击下载

数据集准备

完善数据集

coco数据集标准字段

{
    "info": info,
    "licenses": [license],
    "images": [image],
    "annotations": [annotation],
}

导出的数据集默认是没有 info字段和licenses 字段的，所以我们在数据集的json文件（coco-1613789462.5181398.json）自己加上这两个字段，如下:
在这里插入图片描述
字段如下：

"info": {
    "contributor": "zyl",
    "date_created": "2021/02/01",
    "description": "human hand keypoints",
    "url": "",
    "version": "1.0",
    "year": 2021
  },
  "licenses": [
    {
      "id": 1,
      "name": "Attribution-NonCommercial-ShareAlike License",
      "url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/"
    }
  ]