labelme格式5755张图片与对应标注的person数据集

资源摘要信息:"本资源是一个包含5755张jpg图片和对应的json标注文件的大型数据集，专门用于对图像中的人（person）进行分割标注。数据集中的每张图片都配有一个对应的json文件，用于描述图片中人的位置和形状。数据集不包含mask文件，即没有提供像素级别的分割信息，只有图片和多边形框标注。 数据集格式是labelme格式，这是一种常用于图像标注的工具，用户可以通过它对图像中特定的物体或区域进行多边形框（polygon）的标注。在labelme工具中，用户可以通过手动绘制多边形框的方式，精确地标注出图像中特定对象的位置和边界。 数据集的图片总数为5755张，每张图片都有一个对应的json标注文件，因此标注文件的总数也是5755个。数据集只涉及一个标注类别，即"person"（人），意味着所有标注都是针对图像中的人的。 在数据集中，"person"这个类别共有23156个标注框。也就是说，数据集中的人被划分为23156个多边形框。由于每个json文件都包含一个或多边形框，这表明有些图片中可能包含多个人。 使用labelme标注工具时，标注规则是绘制多边形框（polygon）来标注图像中的人。这通常用于机器学习和计算机视觉任务中，以训练模型识别和分割图像中的对象。 尽管数据集可以使用labelme打开编辑，但重要的是要了解，本数据集不包含任何对最终训练模型或权重文件精度的保证。该数据集旨在提供准确且合理的标注，用于进行语义分割或实例分割。数据集的使用者应该自行负责将json标注数据集转换成其他格式，如mask或yolo格式，以便用于不同的分割任务。mask格式通常包含每个像素对应的类别信息，而yolo格式则是一种简化的目标检测格式，通常用于训练yolo（You Only Look Once）系列的目标检测模型。 本数据集的标签为"labelme json 分割"，表明它是关于labelme工具生成的json格式的分割数据集。标签帮助用户快速识别资源的性质和用途。 压缩包子文件的文件名称为"person-labelme-5755-D"，这个名称反映了数据集的内容和格式，即包含5755张图片和json文件的数据集，用于标注图片中的人物。" 本资源对于图像处理、计算机视觉、机器学习和深度学习领域的研究者和开发者来说非常有用，尤其是在需要大量带有人类检测标注的数据集进行研究或产品开发时。它提供了一个可靠的基础，可以通过手动或自动方式进一步转换和扩展，以适应特定的应用需求。