如何使用labelme2coco转换json为coco格式的标注信息，并生成trainval.txt和test.txt文件？

好的，我可以回答您的问题。

使用labelme2coco转换json为coco格式的标注信息，并生成trainval.txt和test.txt文件，可以按照以下步骤进行：

1. 在终端或者命令行中，使用pip install labelme安装labelme工具；
2. 打开终端或者命令行，使用cd命令进入到labelme工具的安装路径；
3. 在终端或者命令行中使用以下命令将json格式的标注信息转换为coco格式的标注信息，并生成trainval.txt和test.txt文件：

labelme_json_to_dataset input_dir -o output_dir
python labelme2coco.py output_dir --output output_dir/coco.json
python split_train_test.py output_dir/coco.json output_dir --ratio 0.9

其中，input_dir为存储json格式标注信息的文件夹路径，output_dir为转换后的coco格式标注信息及trainval和test文件存储的路径，ratio为train和test的比例，这里取0.9表示9:1的分配比例。

4. 执行以上命令后，即可在output_dir路径下得到coco.json、trainval.txt和test.txt文件。

希望以上内容能够对您有所帮助。

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labelme生成的img、label、label_names、label_viz四个文件，如何用来制作tensorflow训练集？

你可以使用labelme插件来将labelme生成的标注信息转换为tensorflow训练集格式，具体步骤如下：

1. 使用labelme打开图片并进行标注，将生成img和json文件。
2. 使用labelme2coco转换json为coco格式的标注信息，并生成trainval.txt和test.txt文件。
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在这个过程中，label文件需要被转换为coco格式的标注信息。同时，label_names和label_viz可以使用coco2tfrecord过程中的label_map.pbtxt文件代替。最终生成的trainval.txt和test.txt则是用来指定训练集和测试集的图片路径及名称的。