使用PaddleDetection自带脚本将自制labelme数据集转为coco格式

问题

PaddleDetection(ppdet)自带一个能将labelme标注的数据集转为coco格式的脚本，还能设置比例分配train、val和test数据集的比例。当前使用的ppdet版本为ver. 0.4。

转换方法

1. clone ppdet进入根目录

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git

2. 执行转换脚本

python tools/x2coco.py \
                --dataset_type labelme \
                --json_input_dir ./labelme_annos/ \
                --image_input_dir ./labelme_imgs/ \
                --output_dir ./cocome/ \
                --train_proportion 0.8 \
                --val_proportion 0.2 \
                --test_proportion 0.0

如果只是想要合并所有训练集可以这样写

python tools/x2coco.py --dataset_type labelme --json_input_dir E:\BaiduNetdiskDownload\coco-airs\label --image_input_dir E:\BaiduNetdiskDownload\coco-airs\image  --output_dir E:\BaiduNetdiskDownload\coco-airs\dataset --train_proportion 1.0 --val_proportion 0.0 --test_proportion 0.0

参数	描述
dataset_type	需要转换的数据格式，目前支持：’voc‘、’labelme‘和’cityscape‘
json_input_dir	使用labelme标注的json文件所在文件夹
image_input_dir	图像文件所在文件夹
output_dir	转换后的COCO格式数据集存放位置
train_proportion	标注数据中用于train的比例
val_proportion	标注数据中用于validation的比例
test_proportion	标注数据中用于infer的比例

分类可在categories修改。

{
         
    "images":[...],
    "categories": [
    {
     "supercategory": "component","id": 1,"name": "mouth"},
    {
     "supercategory": "component","id": 2,"name": "teeth"},
    {
     "supercategory": "component","id": 3,"name": "tongue"},
    {
     "supercategory": "component","id": 4,"name": "oropharynx"},
    {
     "supercategory": "component","id": 5,"name": "uvula"},
    ]
}

预测效果