labelme格式人像数据集-5800张图片与标注

资源摘要信息:"该数据集为labelme格式，包含5800张jpg格式的图片和相应的json标注文件，总共5800个标注，仅涉及一个人物类别"person"。标注工具为labelme，采用多边形框(polygon)进行标注。数据集可被编辑，且json数据可转化为mask或yolo格式用于语义分割或实例分割。需要注意的是，该数据集不对模型训练精度提供保证，但保证标注的准确性和合理性。" 详细知识点: 1. 数据集格式和内容说明 - 该数据集采用labelme格式，这是一种在图像标注领域常用的数据格式。 - 数据集中包含5800张图片和等量的json标注文件，意味着每张图片都对应一个标注文件。 - 文件中没有包含mask文件，仅提供jpg格式的图片和对应的json标注文件。 2. 图片和标注数量 - 数据集共有5800张jpg格式的图片。 - 每张图片都有一个对应的json文件进行标注，因此json标注文件的数量也是5800。 3. 标注类别和细节 - 数据集中的标注类别只有一个，名为"person"。 - 该类别表示图片中所有标注的目标是"person"。 - 总共标注了24063个"person"类别的实例，平均每张图片约有4个多边形框进行标注。 4. 标注工具和方法 - 数据集的创建和编辑采用了labelme工具。 - 标注过程中使用了多边形框(polygon)的方法来标注图片中的"person"。 - 多边形框的使用适用于对不规则形状目标的精确标注，提高了数据集的标注质量。 5. 数据集的使用和转换 - 用户可以使用labelme工具打开数据集进行查看、编辑等操作。 - json格式的标注数据可以转换为其他格式，例如mask或yolo格式，以适应不同的图像分割任务。 - 这种转换能力使得数据集具有很好的灵活性和应用范围。 6. 数据集的使用声明 - 数据集提供者声明，虽然他们对数据集的标注质量和准确性负责，但不对使用该数据集训练出的模型或权重文件的精度作任何保证。 - 这意味着数据集可以用于训练，但训练效果的好坏取决于多种因素，包括但不限于模型的架构、训练参数、训练环境等。 7. 标签说明 - 给定的标签为"labelme json 分割"，这表明数据集是基于labelme生成的json格式，并且与图像分割任务相关。 8. 文件名称列表说明 - 压缩包子文件的名称为"person-labelme-5800-B"，该名称清晰地反映了数据集内容和格式，即与"person"类别相关的labelme格式数据集，包含5800个样本，版本为B版。 总结来说，这个数据集是针对"person"类别的图像分割任务而设计，格式统一且易于转换，可以用于开发和训练目标检测模型。尽管数据集不保证训练精度，但它提供了一个高质量的标注起点，供研究人员进一步开发和实验。