yolov10数据集格式json

YOLOv10是一种先进的目标检测算法，它的数据集通常采用常见的标注文件格式，其中JSON格式用于存储图像信息及其对应的标注。在YOLOv10的数据集中，JSON文件包含了以下几个关键元素：

1. **Annotations**：每个图像的注解信息，包含图像ID、宽度、高度、以及一个对象列表。每个对象有类别标签、边界框坐标（x, y, w, h），可能是归一化的，也可能是相对于原始图片大小的。

{
  "images": [
    {
      "id": 1,
      "width": 640,
      "height": 480,
      "file_name": "image001.jpg"
    }
  ],
  "annotations": [
    {
      "id": 1,
      "image_id": 1,
      "category_id": 1,
      "bbox": [10, 20, 50, 30], // x, y, width, height
      "iscrowd": 0
    },
    // 更多物体的标注...
  ],
  "categories": [
    {"id": 1, "name": "person"},
    // 类别的名称和ID
  ]
}

相关问题

yolov8数据集 json

对于使用YOLOv8的数据集，你可以按照以下步骤来处理JSON文件中的标注信息：

1. 使用LabelMe等工具对图像进行标注，并将标注结果保存为JSON文件。
2. 将所有的JSON文件放入一个单独的文件夹中，确保该文件夹中只包含JSON文件。
3. 使用脚本读取JSON文件中的标注信息。通过解析JSON文件，可以提取出每个标注对象的label（类别）、标注框的中心坐标、宽度和高度等信息。
4. 注意，如果图像大小发生了压缩，需要对标注框的中心坐标、宽度和高度进行相应的调整，以适应压缩后的图像。

通过这些步骤，你可以将JSON文件中的标注信息提取出来，并按照YOLOv8的数据集格式进行整理和处理。这样就可以用于YOLOv8模型的训练和测试了。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [把labelme得到的json文件转换成yolov8需要的格式，划分数据集](https://blog.csdn.net/weixin_42367693/article/details/131579100)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

yolov7数据集json

### YOLOv7 数据集 JSON 文件格式示例

对于YOLOv7的数据集准备，通常使用的JSON文件来自图像标注工具LabelMe。这类JSON文件包含了每张图片的元数据以及标注对象的信息。下面是一个典型的JSON结构示例：

{
  "version": "5.2.0.post4",
  "flags": {},
  "shapes": [
    {
      "label": "PlayPhone",
      "points": [
        [105.07751937984497, 148.57751937984497],
        [108.95348837209303, 405.9418604651163],
        [266.3178294573644, 406.7170542635659],
        [253.13953488372093, 140.0503875968992]
      ],
      "group_id": null,
      "description": "",
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
    }
  ],
  "imagePath": "../img.png",
  "imageData": "xxxxx"
}

此JSON文件描述了一幅名为`../img.png`的图片中的一个四边形区域，该区域被标记为`PlayPhone`[^4]。

为了方便后续处理，可以考虑创建简化版本的标签文件，仅保留必要的字段如`label`, `points` 和 `imagePath`，并将其余部分移除以减少不必要的复杂度[^1]。

当涉及到实际操作时，可以通过命令行将本地计算机上的ZIP压缩包传输到运行YOLOv7模型所在的Docker容器内指定路径下:

docker cp 音食001_Tra_json.zip yolov7:/workspace/yolov7/data/dataset/

这条指令会把当前目录下的`音食001_Tra_json.zip`复制到目标位置 `/workspace/yolov7/data/dataset/` 中[^2]。

如果目的是筛选特定类型的缺陷图像（例如塞网瑕疵），可以从原始训练集中提取符合条件的照片及其对应的TXT格式标签文件，以便于进一步分析或作为新的子集来优化检测效果[^3]。

最后，在完成上述准备工作之后，还需要编写Python脚本来解析这些JSON文件并将它们转化为适合YOLO框架使用的`.txt`格式标签文件。这一步骤涉及读取JSON内容、计算边界框坐标相对于整张图片尺寸的比例值，并最终保存至相应的文本文件中。