yolo格式和coco格式区别
时间: 2023-10-27 19:07:51 浏览: 125
YOLO格式和COCO格式都是用于目标检测的数据标注格式,它们之间的区别主要在以下几个方面:
1. 标注文件格式不同:YOLO标注文件是以每个图片为单位,每个图片包含目标的位置、类别以及置信度等信息;COCO标注文件是以整个数据集为单位,包含图片信息、目标信息以及类别信息等。
2. 标注信息不同:YOLO标注文件包含每个目标的位置信息(左上角和右下角坐标)、类别信息和置信度信息;COCO标注文件包含目标的位置信息(左上角和右下角坐标)、类别信息、关键点信息、遮挡信息等。
3. 类别信息不同:YOLO标注文件的类别信息是用数字表示,例如0表示人,1表示车等;COCO标注文件的类别信息是用文字表示,例如person、car等。
总的来说,YOLO格式更加简单,适合小规模数据集,而COCO格式更加复杂,适合大规模数据集,同时COCO格式具有更多的标注信息,更加丰富。
相关问题
coco转yolo格式
将COCO格式的数据转换为YOLO格式需要进行以下步骤:
1. 读取COCO格式的标注文件,包括图像路径、图像宽度、图像高度、类别标签和边界框坐标等信息。
2. 根据类别标签生成类别列表,并将类别标签转换为对应的整数编号。
3. 将边界框坐标转换为YOLO格式的相对坐标,即中心坐标和宽高比例,并将相对坐标转换为整数格式,以便于后续处理。
4. 将每个图像的标注信息存储为一行文本,并将图像路径和标注信息分别保存为两个文件。
下面是一个Python示例代码,用于将COCO格式的标注文件转换为YOLO格式:
```python
import json
# 读取COCO格式的标注文件
with open('coco_annotations.json', 'r') as f:
coco_data = json.load(f)
# 生成类别列表
categories = coco_data['categories']
class_names = {}
for category in categories:
class_names[category['id']] = category['name']
# 转换标注信息为YOLO格式
yolo_data = []
for annotation in coco_data['annotations']:
image_id = annotation['image_id']
image_width = coco_data['images'][image_id]['width']
image_height = coco_data['images'][image_id]['height']
class_id = annotation['category_id']
class_label = class_names[class_id]
bbox = annotation['bbox']
x, y, w, h = bbox
x_center = x + w / 2
y_center = y + h / 2
x_rel = x_center / image_width
y_rel = y_center / image_height
w_rel = w / image_width
h_rel = h / image_height
yolo_line = f"{class_id} {x_rel:.6f} {y_rel:.6f} {w_rel:.6f} {h_rel:.6f}"
yolo_data.append((f"{image_id}.jpg", yolo_line))
# 保存YOLO格式的标注文件
with open('yolo_annotations.txt', 'w') as f:
for data in yolo_data:
f.write(f"{data[0]} {data[1]}\n")
```
其中,`coco_annotations.json`是COCO格式的标注文件,`yolo_annotations.txt`是转换后的YOLO格式标注文件。
yolo格式数据集转为coco
要将yolo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yolo的box标签类型(xMin, yMin, xMax, yMax)转化为coco标签类型(x, y, width, height)。这可以通过计算中心点坐标和框的宽度和高度来实现。将转换后的标签保存为txt文件,并在注释文件中添加一列标签对应的图像名称。
2. 创建coco数据集的总体结构。其中包括info、licenses、categories、images和annotations等部分。
3. 在info部分中,填写数据集的年份、版本、描述、提供者、下载地址和创建日期等信息。
4. 在licenses部分中,填写许可证的id、名称和URL。
5. 在categories部分中,填写每个类别的id、名称和所属大类。
6. 在images部分中,填写每个图像的索引id、宽度、高度、文件名、许可证、Flickr URL、COCO URL和日期等信息。
7. 在annotations部分中,填写每个标注框的索引id、图像索引id、类别id、分割信息(可以是RLE或多边形)、面积、边界框坐标和是否拥挤等信息。
通过按照上述步骤进行处理和填写,就可以将yolo格式的数据集转换为coco格式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolo格式数据标签转coco格式](https://blog.csdn.net/carambola_/article/details/127499615)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [代码实现如何将yolov5数据格式转换为coco格式](https://blog.csdn.net/yiqiedouhao11/article/details/127631109)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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