问题标签 [coco]
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annotations - VGG 图像注释器未以 COCO 格式导出
我试图将我的 VGG 图像注释器结果转换为 COCO 格式,但它没有添加类别,因此类别列表为空。
以下是我导出的 COCO 格式。请查看空类别列表。谢谢
python - 如何从一个大的 json 文件中删除多个 json 对象
大家好,我尝试了以下代码,最适合从 json 文件中删除对象
在这里,我有一个问题,如果我想从我尝试过但失败的 json 文件中删除许多随机 json 对象,我应该怎么做,请让我清楚“帮助欣赏”。
python - 调整 COCO 边界框的大小以进行对象检测
所以这是我的第一个问题。我正在准备一个用于对象检测的数据集。到目前为止,我做了以下事情:
- 我有一张原始图片(尺寸 w4000 x h3000)。
- 我使用标注平台Roboflow将其标注为COCO格式,图中近250个物体。
- Roboflow 返回了一张缩小的图片 (2048x1536),其中包含一个带有 COCO 格式注释的相应 json 文件。
- 然后,为了从我的原始图片中获取数据集(因为我有很多对象并且图片足够大),我决定将原始图片平铺成 224x224 的补丁。为此,我放大了一点 (4032x3136) 以便能够正确切片,获得 252 张图片。
问题
如何将 Roboflow 2048x1536 图片的边界框调整为原始图片 (4032x3136)?
一旦 b.boxes 被调整为我的原始大小图片,我如何再次调整它们的大小,使大小适应通过切片原始图片创建的每个补丁 (224x224)?
谢谢!!
machine-learning - 从带注释的图像中提取所有图像类并将它们存储在不同的文件夹中
我正在研究一个人脸识别问题,我的数据集图像中有多个人(类)。我已经对它们进行了注释并制作了 coco 格式。但我的输入格式是文件夹类型(每个文件夹是一个类)。那么如何从 .png 文件中提取不同的类以将它们存储在不同的文件夹中呢?
annotations - 将 coco 转换为 labelme 格式
我想将我现有的 coco 格式转换为 labelme 格式:
可可:
标签:
我不清楚为什么 labelme 将多边形存储为点。如何将我的 coco 多边形列表转换为 labelme 的点多边形列表?
json - 从 LabelMe .xml 多边形到 coco 格式 .json
我有这种带标签的多边形类型 .XML 文件。如何将其转换为 coco .json 分段格式这是 .XML 文件格式
dataset - How do you download COCO annotations?
So I am working on this line:
instantiate COCO specifying the annotations json path
coco = COCO('...downloads/kyd_ids.json')
I may be wrong in understanding that the annotations are downloaded alongside the images from the coco website, but upon clicking on the link, nothing is downloaded.
Am I doing the wrong thing or is there an issue?
json - 从 COCO 数据集注释文件中提取注释
我想在 COCO 数据集的一个子集上进行训练。对于图像,我创建了一个包含 train2017 文件夹的前 30k 个图像的文件夹。现在我需要在一个单独的 json 文件中对这 30k 图像(从 instance_train2017.json 中提取)进行注释,以便我可以对其进行训练。
我该怎么做?