labelme转换数据集脚本代码解读

FL1623863129 2023-01-13 00:07:42

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labelme转换数据集脚本代码解读	本节讲解labelme转换数据集脚本代码

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数据集转换脚本。 1、mask标记的文件转为labelme格式； 2、labelme格式转为coco格式数据集

使用labelme做数据集标注效率不得不说非常感人，由此开始思考如何利用已经标注的数据集参考如下脚本编写python脚本对labelme标注的数据集进行左右/上下镜面翻转扩充数据集_Alex-Leung的博客-CSDN博客做了一些小小的修改，增加了旋转90度、270度、180度的情况，标1得6。labelme的数据格式等情况不再赘述，代码如下效果如下图所示：

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

问题 PaddleDetection(ppdet)自带一个能将labelme标注的数据集转为coco格式的脚本，还能设置比例分配train、val和test数据集的比例。当前使用的ppdet版本为ver. 0.4。转换方法 1. clone ppdet进入根目录 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git 2. 执行转换脚本 python tools/x2coco.py \ --dataset

数据集准备labelme 安装labelme 使用转换图片的大小转换成coco数据集格式转成TFRecord格式Labelmap准备本文提到的代码在最后都会提供 labelme 安装 pip install labelme labelme 使用转换图片的大小这里我使用的模型是：ssd_resnet50_v1_fpn_640x640_coco17_tpu-8，所以我们将图片更改到640*640的尺寸。resize_images.py python resize_images.py -d images/

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