以下主要介绍目标检测(目标实例):
COCO数据集中目标实例的json文件整体是以字典的形式来存储内容的。主要包括5个key(info、licenses、images、annotations、categories)。
{
"info" : info,
"licenses" : [license],
"images" : [image],
"annotations" : [annataton],
"categories" : [category]
}
info这个key对应的值的类型是一个字典;
licenses, images, annatations 和 categories这几个key对应的值的类型是一个列表,列表当中存储的数据类型依旧是字典。
每个key对应的内容:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-541183.html
info{
"year" : int, # 年份
"version" : str, # 版本
"description" : str, # 详细描述信息
"contributor" : str, # 作者
"url" : str, # 协议链接
"date_created" : datetime, # 生成日期
}
"images": [
{"id": 0, # int 图像id,可从0开始
"file_name": "0.jpg", # str 文件名
"width": 512, # int 图像的宽
"height": 512, # int 图像的高
"date_captured": "2020-04-14 01:45:07.508146", # datatime 获取日期
"license": 1, # int 遵循哪个协议
"coco_url": "", # str coco图片链接url
"flickr_url": "" # str flick图片链接url
}]
"licenses": [
{
"id": 1, # int 协议id号 在images中遵循的license即1
"name": null, # str 协议名
"url": null # str 协议链接
}]
"annotations": [
{
"id": 0, # int 图片中每个被标记物体的id编号
"image_id": 0, # int 该物体所在图片的编号
"category_id": 2, # int 被标记物体的类别id编号
"iscrowd": 0, # 0 or 1 目标是否被遮盖,默认为0
"area": 4095.9999999999986, # float 被检测物体的面积(64 * 64 = 4096)
"bbox": [200.0, 416.0, 64.0, 64.0], # [x, y, width, height] 目标检测框的坐标信息
"segmentation": [[200.0, 416.0, 264.0, 416.0, 264.0, 480.0, 200.0, 480.0]]
}]
# "bbox"里[x, y, width, height]x, y代表的是物体的左上角的x, y的坐标值。
#"segmentation"里[x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4]是以左上角坐标为起始,顺时针依次选取的另外三个坐标点。及[左上x, 左上y, 右上x,右上y,右下x,右下y,左下x,左下y]。
"categories":[
{
"id": 1, # int 类别id编号
"name": "rectangle", # str 类别名字
"supercategory": "None" # str 类别所属的大类,如卡车和轿车都属于机动车这个class
},
{
"id": 2,
"name": "circle",
"supercategory": "None"
}
]
以上。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-541183.html
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