VOC数据集转换coco数据集格式
时间: 2023-10-27 16:08:24 浏览: 173
将VOC数据集转换为COCO数据集格式,可以使用以下步骤:
1. 下载并安装voc2coco工具,可以在GitHub上找到该工具的代码和使用说明。
2. 使用voc2coco工具将VOC数据集转换为COCO数据集格式。具体命令如下:
```
python voc2coco.py --ann_dir /path/to/annotations --ann_ids /path/to/annotation_ids.txt --labels /path/to/labels.txt --output /path/to/output.json
```
其中,`--ann_dir`指定VOC数据集的标注文件夹路径,`--ann_ids`指定VOC数据集的标注文件名列表,`--labels`指定类别名称列表,`--output`指定输出的COCO格式的JSON文件路径。
3. 将生成的COCO格式的JSON文件与图像文件一起用于训练模型。
相关问题
voc数据集转换coco格式
要将VOC格式的数据集转换为COCO格式,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,将VOC数据集中的Annotations文件夹里的文件按照训练集和验证集分别放在两个文件夹中。这样可以方便后续的处理。
2. 接下来,将这两个文件夹中的XML文件转换成COCO数据集的JSON格式。你可以使用相应的工具或者脚本来完成这个转换过程。这个转换过程会将XML文件中的标注信息提取出来,并按照COCO数据集的格式进行组织和保存。
3. 转换完成后,你将得到两个JSON文件,分别对应训练集和验证集。这些JSON文件包含了每个图像的信息、标注框的位置和类别等相关信息。
通过以上步骤,你就成功地将VOC数据集转换为了COCO格式,方便后续使用effcientdet等网络进行训练和应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [将VOC格式的数据集转换为COCO格式,xml格式转换成json格式](https://download.csdn.net/download/qq_28257631/85131545)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [voc数据集转coco数据集](https://blog.csdn.net/jinjieingbiubiu/article/details/125385906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
voc格式数据集转换为coco格式数据集
要将VOC格式的数据集转换为COCO格式的数据集,可以按照以下步骤进行操作:
1. 参考COCO数据集的目录结构,在本地建立相应的文件夹。其中,train2017、test2017、val2017文件夹用于保存用于训练、测试和验证的图片,annotations文件夹用于保存这些图片的标注信息,分别存在instance_train2017、instance_test2017、instance_val2017三个JSON文件中。\[2\]
2. 将VOC数据集中的图片和标签复制到相应的文件夹中。可以使用代码来实现这一步骤,例如使用Python的shutil库来移动文件。\[3\]
3. 修改XML格式文件中的部分内容,以适应COCO数据集的格式要求。具体来说,需要修改XML文件中的类别标签,将其转换为COCO数据集中的类别ID。可以使用代码来实现这一步骤,例如使用Python的xml.etree.ElementTree库来解析和修改XML文件。
通过以上步骤,你就可以将VOC格式的数据集成功转换为COCO格式的数据集了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [voc数据集格式转coco数据集格式](https://blog.csdn.net/weixin_43878078/article/details/120578830)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [voc数据集格式转换为coco数据集格式+修改xml格式文件](https://blog.csdn.net/qq_42212096/article/details/126364309)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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