将VOC格式的数据集转换为COCO格式，xml格式转换成json格式 effcientdet等网络中均可用到

滑块验证码数据集——COCO格式——1075张

voc2coco 这是用于将VOC格式的XML转换为COCO格式的json（例如coco_eval.json）的脚本。 为什么我们需要将VOC xmls转换为COCO格式json？ 我们可以使用COCO API，这非常有用（例如，计算mAP）。 如何使用 1.制作labels.txt 如果需要制作将标签转换为ID的字典，则为labels.txt。 样本labels.txt Label1 Label2 ... 2.运行脚本 2.1用法1（使用ID列表） $ python voc2coco.py \ --ann_dir /path/to/annotation/dir \

可可关键点注释 “便捷方式”为关键点添加COCO格式的图像批注。 可用于创建用于姿势估计的数据集。 上传的第一个文件是一个人可以在其中看到coco关键点json文件的布局的文件。 请注意，我在Java Eclipse Neon中运行Java脚本。 稍后，我将上传一个文件，其中详细描述了我执行的所有步骤。 例如，详细说明了如何注释图像，如何创建xml文件，用于关键点检测的coco json格式以及如何将xml文件转换为coco json格式。 *请注意，我是一名初学者程序员，甚至没有计算机科学背景。

数据集转换脚本（工具向） News: 最近开始论文实验，需要重新整理一下数据集，顺便整理一下这个代码仓库。 简介 仓库中的脚本用于将Labelme标注的数据转换为PASCAL VOC格式或MS COCO格式的标准数据集，便于直接利用现有的训练框架进行训练。 使用须知: 脚本写的其实并不复杂，有基础的同学可以过一下脚本的流程，确保在自己使用的标注数据或数据集上能正常使用，有需要调整的地方也可以自己调整下，可以省掉一些Debug的无用功夫。 举例说明： 数据集不同，计算BBOX左上角和右下角的Points下标也不一定相同，需要确认下。 标注工具和常见的两种数据集格式 Labelme是我用的标注工具，对图像进行多种类型的标注，可以直接得到json文件。GitHub地址如下： PASCAL-VOC和MS-COCO是两个大型的开源数据集，其数据集的标注形式成为了通用的标注方式，常见的视觉模型的训练

COCO格式转VOC格式

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基于coco格式来训练，此种数据格式训练不需要自动提出mask，mask会根据label标记的多边形自动生成instance，故该种模式只需要原图片文件,整合的.json文件。

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