COCO KeyPoints关键点数据集准备
COCO KeyPoints关键点数据集准备
概述
网上搜了一圈，coco关键点数据集准备的内容比较少，这里写一篇完成的标注流程到数据集准备的文章，以备后忘
标注工具
coco官方标注工具: coco–annotator
https://github.com/jsbroks/coco-annotator
标注过程
这里注意category_id 最好为1 ，否则会有不必要的麻烦 “category_id”: 1
标注流程
1、创建类别
2、 创建关键点名称
3、创建关键点之间连线关系
4、选择一张图片
5、标注待识别目标识别矩形框
6、在框内标注关键点keyPoints
7、标注下一张图片
标注完成之后， 导出数据集
导出结果在 coco–annotator/datasets/数据集名字/. exports/ 文件夹里
ps: 数据集也可以直接在web页面上点击下载
数据集准备
完善数据集
coco数据集标准字段
{"info": info,"licenses": [license],"images": [image],"annotations": [annotation],
}
导出的数据集默认是没有 info字段和licenses 字段的，所以我们在数据集的json文件（coco-1613789462.5181398.json）自己加上这两个字段， 如下:
字段如下：
"info": {"contributor": "zyl","date_created": "2021/02/01","description": "human hand keypoints","url": "","version": "1.0","year": 2021},"licenses": [{"id": 1,"name": "Attribution-NonCommercial-ShareAlike License","url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/"}]
分割数据集为训练集和测试集
如下，三个文件放同一个目录
修改splitCoco.sh 文件中的文件名为自己的json标注文件路径,运行
./splitCoco.sh
执行 得到训练集文件和测试集文件
test.json
train.json
图片文件训练集和验证集区分
我们标注的图像是放在一个文件夹里的，这里需要区分成两个文件夹 test2017/ 和 train2017/
ps:当然这里最简单的方法是把所有的图像分别拷贝到这两个目录， 即 test2017/ 和 train2017/ 里面都放所有的标注图像
分类可以通过pickUsedImg.py这个脚本进行分类，自己改改，这个代码看不懂这个文章也就不用往下看了。
最终得到的数据集
三个文件夹 annotations/ 、 test2017/ 、 train2017/
test2017 和train2017 分别是测试集和训练集图片
其中 annotations/文件夹如下:
计算数据集的mean 和std 值
参照dataset_mean_std.py 文件 路径修改为自己的数据集图片全集的目录
计算出的值如下：
到此，数据集准备完毕
数据集处理所需代码文件
链接: https://pan.baidu.com/s/1CmnnkthOXIjY4ndSRiqQ0g 提取码: cai9 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
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