labelme格式人像数据集5800张图片及标注

资源摘要信息:"本资源是一个包含了5800张jpg格式的图片和相应的json标注文件的数据集，采用labelme格式进行标注，专注于person类别的人体识别任务。数据集中的图片并未包含mask文件。每个图片均有人工标注的多边形边界框来指明图像中person的位置和形状。整个数据集共有5800个标注文件，标注类别仅包括一个类别，即"person"。数据集中"person"类别共计被标注了22935个框。 使用labelme标注工具，遵循了特定的规则，即利用多边形框（polygon）的方式进行标注。重要的是，此数据集可以使用labelme软件进行打开和编辑，同时提供将json格式转换成mask或yolo格式的功能，从而方便进行语义分割或实例分割的模型训练。据声明，此数据集并不保证在实际应用中对模型或权重文件精度的表现，它仅提供准确且合理标注的图像数据。 在技术上，labelme是一个流行的图像标注工具，常用于计算机视觉和机器学习项目中，它允许用户通过创建多边形来精确地标注图片中的特定区域。这样的标注方式非常适合于需要精确界定目标物体位置的场景，如物体检测、图像分割等任务。由于标注文件为json格式，它不仅可以存储多边形边界框的数据，还包括了其他可能的信息，如标注的颜色、标签等。 数据集中的图片数量与标注文件数量相等，表明每张图片都配有详细的标注信息。这为使用该数据集进行深度学习模型训练提供了完备的信息，只要把相应的json标注转换为训练过程中所需的格式即可。例如，将标注信息转换为mask格式后，可以应用于基于像素的语义分割任务，而转换为yolo格式，则更多适用于目标检测任务。 本数据集可以分为ABCD四个版本，每个版本的数据集是不重合的，意味着在不同版本的数据集之间不存在重复的图片或标注，这为数据集的扩展提供了便利。研究者或开发者可以根据具体需求选择相应的版本进行训练，或者将不同版本的数据集合并使用，以增加训练数据的多样性，提升模型的泛化能力。 最后，标签信息"分割 json"指明了数据集的使用方式和内容类型。数据集的格式为json，是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。json格式广泛应用于web应用中，因此对于需要进行机器学习或人工智能训练的用户来说，操作和使用都非常方便。"