VOC转coco数据集

VOC（Visual Object Classes）和COCO（Common Objects in Context）都是广泛使用的计算机视觉数据集，主要用于目标检测、图像分割等任务。VOC数据集主要包括PASCAL VOC项目的数据，包含20个类别，如人、车、狗等，以及详细的标注信息，如边界框和类别标签。

转换VOC数据集为COCO格式通常需要对以下几个方面进行调整：
1. **类别ID映射**：VOC使用从0到19的数字表示类别，而COCO从1开始编号。因此，需要创建一个类别ID映射表，将VOC的类别ID对应到COCO的类别名称。
2. **实例分割**：如果源数据集只有bounding boxes（边框），而COCO需要像素级别的mask，那么需要生成或提供对应的掩码数据。
3. **格式调整**：转换数据集的XML文件格式，比如`<object>`标签内的内容需要按照COCO的要求进行组织，包括类别名、面积、难度等级等信息。
4. **更新json元数据**：创建一个COCO-style的annotations.json和image_info.json文件，描述每个图片的信息和所有标注对象的详细属性。

完成上述步骤后，就可以将VOC数据集适配为COCO格式，以便于利用支持COCO格式的模型进行训练和评估。