mmdetection voc格式转coco

你可以使用一些工具和代码来将VOC格式的数据转换为COCO格式，以便在mmdetection中使用。以下是一种可能的方法：

1. 首先，确保你已经安装了`mmcv`和`mmdet`库。你可以使用以下命令安装它们：

   pip install mmcv-full mmdet

2. 下载并解压VOC数据集，并将其组织为以下结构：

   VOCdevkit/
   ├── VOC2007
   │   ├── Annotations
   │   ├── ImageSets
   │   └── JPEGImages
   └── VOC2012
       ├── Annotations
       ├── ImageSets
       └── JPEGImages

3. 创建一个Python脚本，例如`voc2coco.py`，并使用以下代码来进行VOC到COCO格式转换：

   import os
   import json
   from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring
   from xml.dom.minidom import parseString

   def parse_voc_annotation(ann_dir, img_dir, labels=[]):
       # 读取VOC标注文件和图像文件夹
       ann_files = sorted(os.listdir(ann_dir))
       img_files = sorted(os.listdir(img_dir))
       assert len(ann_files) == len(img_files), "Number of annotation files doesn't match number of image files"

       # 构建COCO格式标注数据结构
       coco_data = {
           "images": [],
           "annotations": [],
           "categories": []
       }
       category_id = 0

       for i, ann_file in enumerate(ann_files):
           img_file = img_files[i]
           img_id = i + 1

           # 解析VOC标注文件
           ann_path = os.path.join(ann_dir, ann_file)
           tree = parseString(open(ann_path).read())
           root = tree.documentElement

           # 获取图像信息
           img_width = int(root.getElementsByTagName("width")[0].childNodes[0].data)
           img_height = int(root.getElementsByTagName("height")[0].childNodes[0].data)
           img_name = img_file.split(".")[0]

           # 添加图像信息到coco_data["images"]
           coco_data["images"].append({
               "file_name": img_file,
               "height": img_height,
               "width": img_width,
               "id": img_id
           })

           # 解析VOC标注信息
           objects = root.getElementsByTagName("object")
           for obj in objects:
               name = obj.getElementsByTagName("name")[0].childNodes[0].data
               if name not in labels:
                   labels.append(name)

               category_id = labels.index(name) + 1

               bbox = obj.getElementsByTagName("bndbox")[0]
               xmin = int(bbox.getElementsByTagName("xmin")[0].childNodes[0].data)
               ymin = int(bbox.getElementsByTagName("ymin")[0].childNodes[0].data)
               xmax = int(bbox.getElementsByTagName("xmax")[0].childNodes[0].data)
               ymax = int(bbox.getElementsByTagName("ymax")[0].childNodes[0].data)
               width = xmax - xmin
               height = ymax - ymin

               # 添加标注信息到coco_data["annotations"]
               coco_data["annotations"].append({
                   "image_id": img_id,
                   "category_id": category_id,
                   "bbox": [xmin, ymin, width, height],
                   "area": width * height,
                   "iscrowd": 0,
                   "id": len(coco_data["annotations"]) + 1
               })

       # 构建coco_data["categories"]
       for i, label in enumerate(labels):
           coco_data["categories"].append({
               "id": i + 1,
               "name": label,
               "supercategory": "object"
           })

       return coco_data

   if __name__ == '__main__':
       ann_dir = 'VOCdevkit/VOC2007/Annotations'
       img_dir = 'VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages'
       labels = []

       coco_data = parse_voc_annotation(ann_dir, img_dir, labels)

       # 保存为COCO格式的JSON文件
       with open('annotations.json', 'w') as f:
           json.dump(coco_data, f)

4. 运行`voc2coco.py`脚本，它将生成一个名为`annotations.json`的COCO格式标注文件。

现在，你可以使用这个生成的COCO格式的标注文件在mmdetection中进行训练或评估。