efficientdet的pytorch版本xml转为json

EfficientDet 是一种高效的目标检测算法，它使用了一种名为 BiFPN 的特殊网络结构以及多尺度特征融合技术。在 PyTorch 中，我们可以使用一些库来将 EfficientDet 模型的 XML 标注文件转换为 JSON 格式。

首先，我们需要安装并导入必要的库，比如 `xml.etree.ElementTree` 和 `json`。然后，我们可以使用 `xml.etree.ElementTree` 库中的 `ElementTree` 方法来解析 XML 文件，提取其中的各个元素和属性。

接下来，我们可以通过迭代解析的过程来提取 XML 文件中的对象、边界框等信息，并将其存储为字典的形式。然后，我们可以使用 `json` 库中的 `dump` 方法将这些字典数据转换为 JSON 格式的字符串。

最后，我们可以将生成的 JSON 字符串写入一个新的 JSON 文件中，以供其他程序或模型使用。

以下是一个示例代码，用于将 EfficientDet 的 PyTorch 版本的 XML 标注文件转换为 JSON 格式：

import xml.etree.ElementTree as ET
import json

def xml_to_json(xml_file, json_file):
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()

    json_data = {"objects": []}

    for obj in root.findall("object"):
        bbox = obj.find("bndbox")
        xmin = float(bbox.find("xmin").text)
        ymin = float(bbox.find("ymin").text)
        xmax = float(bbox.find("xmax").text)
        ymax = float(bbox.find("ymax").text)

        obj_data = {
            "name": obj.find("name").text,
            "bbox": {"xmin": xmin, "ymin": ymin, "xmax": xmax, "ymax": ymax}
        }

        json_data["objects"].append(obj_data)

    with open(json_file, "w") as f:
        json.dump(json_data, f)

# 示例用法
xml_to_json("annotations.xml", "annotations.json")

这样，我们就可以将 EfficientDet 的 PyTorch 版本的 XML 标注文件转换为 JSON 格式的文件，以便于后续的数据处理和模型训练。