COCO数据集的标注格式

发布时间:2024年01月18日

COCO数据集的标注格式

COCO数据集中主要包含三种形式的标注,涵盖了不同的计算机视觉任务。这三种主要形式的标注是:

  1. 目标检测(Object Detection):

    • 对于每个图像,标注包括多个对象的类别信息和边界框信息。边界框用于框出每个对象的位置,而类别信息描述了对象所属的类别。这是COCO数据集最基本的标注形式。

    • 对于目标检测,每个图像的标注包括对象的类别和边界框信息。示例标注格式如下:

      json{
        "image_id": 1,
        "category_id": 2,
        "bbox": [x, y, width, height],
        "area": area,
        "iscrowd": 0
      }
      
      • image_id: 图像的唯一标识符。
      • category_id: 对象的类别标识符。
      • bbox: 包围框的坐标和尺寸。
      • area: 目标区域的面积。
      • iscrowd: 描述对象是否是拥挤的标志。
  2. 实例分割(Instance Segmentation):

    • 除了目标检测的标注,COCO还提供了对每个对象的精确像素级别的标注。这使得可以区分并分割图像中的不同实例,而不仅仅是提供它们的边界框。

    • 实例分割的标注包括目标检测的信息,并增加了每个对象的精确像素级别的分割掩码。示例标注格式如下:

      json{
        "image_id": 1,
        "category_id": 2,
        "segmentation": [...],
        "area": area,
        "bbox": [x, y, width, height],
        "iscrowd": 0
      }
      
      • segmentation: 描述对象分割的多边形或掩码信息。
  3. 关键点检测(Keypoint Detection):

    • COCO数据集还包括对图像中的人体关键点的标注。这些关键点对应于人体的特定部位,例如头部、手臂、腿等。这为研究人体姿态估计和动作分析等任务提供了有用的信息。

    • 关键点检测的标注包括目标检测信息,并增加了人体关键点的坐标。示例标注格式如下:

      json{
        "image_id": 1,
        "category_id": 1,
        "keypoints": [...],
        "num_keypoints": num_keypoints,
        "area": area,
        "bbox": [x, y, width, height],
        "iscrowd": 0
      }
      
      • keypoints: 包含关键点坐标的数组。
      • num_keypoints: 关键点的数量。

这些多样的标注形式使COCO数据集成为一个全面的计算机视觉数据集,可用于多个任务的研究和评估。

这些示例展示了每种标注格式的基本结构。实际的标注文件可能包含多个这样的标注,每个标注对应一个对象或实例。这些标注文件是在训练和评估计算机视觉模型时使用的重要资源。

研究者和开发者可以利用这些标注来训练和测试模型,提高它们在目标检测、实例分割和关键点检测等方面的性能。

文章来源:https://blog.csdn.net/seasonsyy/article/details/135682763
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