json和xml转yolo格式下载

weixin_39822095 2022-01-13 20:20:30

深度学习、目标检测 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/WSNjiang/72374821?utm_source=bbsseo

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2、将数据集标签via格式转为cocojson格式。3、将coco格式转化为xml格式。4、将xml格式转为yolo格式。

文章目录xml转换为coco xml转换为coco 只要修改倒数第三四行的代码即可使用，倒数第四行主要是xml的文件夹，注意下路径斜杠的方向即可，倒数第三行就是这个xml的文件名，是val就写val，是train就写train。 import xml.etree.ElementTree as ET import os import json coco = dict() coco['images'] = [] coco['type'] = 'instances' coco['annotations'] =

前言：coco数据集是个很庞大的，开源的数据集。有时候项目中需要训练一个模型，其中会包含coco数据集的某几类，此时会希望可以将庞大的coco数据集中提取出来自己需要的某几类别数据作为基础，再配合上自己采集一部分现场的数据集，训练成一个专门的模型，这样会比较高效，且质量有保障； 1.下载coco数据集网上有很多；本人百度网盘coco2017的数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1GVN0CcaWIckkIx53ePnR-g 提取码：m41t 后面都以coco2017为例 2.数

FLIR数据集中给的annotation是一个json文件，想训练yolo这样的网络，需要把一个json文件切分成多个xml文件，具体原理就是先读取json文件，然后根据图像文件夹中的图像名字找到对应的annotation信息，最后写入xml文件中保存，需要提前安装pycocotools（安装方法见https://blog.csdn.net/hesongzefairy/article/details/105745504）。代码如下： # translate coco_json to xml # 使用

一般都是用labeleme进行标注标注格式都是json。

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