与之前的mmclassifiction没有本质区别。
主要使用COCO格式数据集,支持实例分割。其他数据集可以通过代码转化成COCO数据集。
具体的转换代码可以参考官方教程。
import os.path as osp
import mmcv
def convert_balloon_to_coco(ann_file, out_file, image_prefix):
data_infos = mmcv.load(ann_file)
annotations = []
images = []
obj_count = 0
for idx, v in enumerate(mmcv.track_iter_progress(data_infos.values())):
filename = v['filename']
img_path = osp.join(image_prefix, filename)
height, width = mmcv.imread(img_path).shape[:2]
images.append(dict(
id=idx,
file_name=filename,
height=height,
width=width))
bboxes = []
labels = []
masks = []
for _, obj in v['regions'].items():
assert not obj['region_attributes']
obj = obj['shape_attributes']
px = obj['all_points_x']
py = obj['all_points_y']
poly = [(x + 0.5, y + 0.5) for x, y in zip(px, py)]
poly = [p for x in poly for p in x]
x_min, y_min, x_max, y_max = (
min(px), min(py), max(px), max(py))
data_anno = dict(
image_id=idx,
id=obj_count,
category_id=0,
bbox=[x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min],
area=(x_max - x_min) * (y_max - y_min),
segmentation=[poly],
iscrowd=0)
annotations.append(data_anno)
obj_count += 1
coco_format_json = dict(
images=images,
annotations=annotations,
categories=[{'id':0, 'name': 'balloon'}])
mmcv.dump(coco_format_json, out_file)
看不懂就多看教学视频。
呜呜哭。
开了会小差,就云里雾里了。需要自己下来补,更重要的是不要老是走神。
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