XML&JSON 目标检测、实例分割标签转换给yolo用脚本
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更新于2023-12-27
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YOLOv8 Dataset Converter 是一个为目标检测和实例分割任务设计的强大工具。它能够将XML和JSON格式的标注文件高效地转换为适用于YOLOv8模型的格式。这个工具是为那些寻求简化其数据预处理工作流程的计算机视觉研究人员和开发者设计的。
功能特点
多格式支持:兼容XML和JSON两种流行的标注文件格式,覆盖广泛的数据集来源。
针对YOLOv8优化:生成完全兼容YOLOv8的训练数据格式,确保无缝集成。
实例分割适用:除了常规的目标检测数据,还能处理实例分割任务的数据。
易于使用:简洁的代码结构和清晰的注释使得自定义和使用变得容易。
类别映射表生成:自动创建类别与编号的映射表,方便后续的数据管理和分析。
高效处理:批量处理功能,提高大规模数据集的处理效率。
适用场景
计算机视觉研究人员和工程师,需要将现有的XML或JSON格式的标注文件转换为YOLOv8可用的格式。
教育工作者和学生,寻求理解和实践目标检测和实例分割任务的数据预处理流程。
任何对机器学习、特别是在计算机视觉领域感兴趣的技术人员。
使用指南
确定所处理的数据集类型(目标检测或实例分割)。
准备XML或
E寻数据
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