bdd100k转化为coco数据集

要将BDD100K数据集转换为COCO数据集格式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用bdd2yolo.py文件将.xml文件转换为满足YOLO格式要求的.txt文件。这个文件将会把每张图片的标签信息保存在对应的.txt文件中，路径格式为.../bdd100k/labels/train2017/img001.txt。\[1\]

2. 创建一个新的COCO数据集文件夹，包括以下文件和文件夹：
- annotations文件夹：用于存放标注信息的JSON文件。
- images文件夹：用于存放所有图片文件。
- train2017.txt、val2017.txt和test2017.txt文件：分别存放训练集、验证集和测试集的图片文件名。

3. 根据COCO数据集的格式要求，创建一个空的annotations文件夹，并在其中创建一个instances_train2017.json文件和一个instances_val2017.json文件。这些JSON文件将包含标注信息。

4. 遍历每个图片的.txt文件，将标注信息转换为COCO数据集的格式，并将其添加到对应的JSON文件中。

5. 将所有图片文件移动到images文件夹中。

完成以上步骤后，你就成功将BDD100K数据集转换为COCO数据集格式了。这样，你就可以在YOLOv5中使用COCO格式的数据集进行训练和测试了。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TT100K/BDD100K数据集格式转换](https://blog.csdn.net/Jad_Goh/article/details/129033999)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [BDD100K自动驾驶数据集格式转YOLO格式](https://blog.csdn.net/Boys_Wu/article/details/124253548)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]