COCO
目标检测（object detection）
使用 bounding box 或者 object segmentation (也称为instance segmentation)将不同的目标进行标定。
COCO数据集用于image segmentation的教程：Master the COCO Dataset for Semantic Image Segmentation
Densepose（密集姿势估计）
DensePose任务涉及同时检测人、分割他们的身体并将属于人体的所有图像像素映射到身体的3D表面。用于不可控条件下的密集人体姿态估计。
Key-points detection（关键点检测）
在任意姿态下对人物的关键点进行定位，该任务包含检测行人及定位到行人的关键点。
语义分割（Stuff Segmentation）
语义分割中针对stuff class类的分割。（草，墙壁，天空等）
Panoptic Segmentation（全景分割）
其目的是生成丰富且完整的连贯场景分割，这是实现自主驾驶或增强现实等真实世界视觉系统的重要一步。
image captioning（图像标题生成）
根据图像生成一段文字。
目标检测标注文件yolo v5格式转coco格式详解及代码实现
import os
import json
import cv2
import random
import time
from PIL import Image
coco_format_save_path='G:\\YOLO5\\DarkDataSet\\train\\' #要生成的标准coco格式标签所在文件夹
yolo_format_classes_path='G:\\YOLO5\\DarkDataSet\\military_object.names' #类别文件，一行一个类
yolo_format_annotation_path='G:\\YOLO5\\DarkDataSet\\train\\labels\\' #yolo格式标签所在文件夹
img_pathDir='G:\\YOLO5\\DarkDataSet\\train\\images\\' #图片所在文件夹
with open(yolo_format_classes_path,'r') as fr: #打开并读取类别文件
lines1=fr.readlines()
# print(lines1)
categories=[] #存储类别的列表
for j,label in enumerate(lines1):
label=label.strip()
categories.append({'id':j+1,'name':label,'supercategory':'None'}) #将类别信息添加到categories中
# print(categories)
write_json_context=dict() #写入.json文件的大字典
write_json_context['info']= {'description': '', 'url': '', 'version': '', 'year': 2021, 'contributor': '', 'date_created': '2021-07-25'}
write_json_context['licenses']=[{'id':1,'name':None,'url':None}]
write_json_context['categories']=categories
write_json_context['images']=[]
write_json_context['annotations']=[]
#接下来的代码主要添加'images'和'annotations'的key值
imageFileList=os.listdir(img_pathDir) #遍历该文件夹下的所有文件，并将所有文件名添加到列表中
for i,imageFile in enumerate(imageFileList):
imagePath = os.path.join(img_pathDir,imageFile) #获取图片的绝对路径
image = Image.open(imagePath) #读取图片，然后获取图片的宽和高
W, H = image.size
img_context={} #使用一个字典存储该图片信息
#img_name=os.path.basename(imagePath) #返回path最后的文件名。如果path以/或\结尾，那么就会返回空值
img_context['file_name']=imageFile
img_context['height']=H
img_context['width']=W
img_context['date_captured']='2021-07-25'
img_context['id']=i #该图片的id
img_context['license']=1
img_context['color_url']=''
img_context['flickr_url']=''
write_json_context['images'].append(img_context) #将该图片信息添加到'image'列表中
txtFile=imageFile[:10]+'.txt' #获取该图片获取的txt文件
with open(os.path.join(yolo_format_annotation_path,txtFile),'r') as fr:
lines=fr.readlines() #读取txt文件的每一行数据，lines2是一个列表，包含了一个图片的所有标注信息
for j,line in enumerate(lines):
bbox_dict = {} #将每一个bounding box信息存储在该字典中
# line = line.strip().split()
# print(line.strip().split(' '))
class_id,x,y,w,h=line.strip().split(' ') #获取每一个标注框的详细信息
class_id,x, y, w, h = int(class_id), float(x), float(y), float(w), float(h) #将字符串类型转为可计算的int和float类型
xmin=(x-w/2)*W #坐标转换
ymin=(y-h/2)*H
xmax=(x+w/2)*W
ymax=(y+h/2)*H
w=w*W
h=h*H
bbox_dict['id']=i*10000+j #bounding box的坐标信息
bbox_dict['image_id']=i
bbox_dict['category_id']=class_id+1 #注意目标类别要加一
bbox_dict['iscrowd']=0
height,width=abs(ymax-ymin),abs(xmax-xmin)
bbox_dict['area']=height*width
bbox_dict['bbox']=[xmin,ymin,w,h]
bbox_dict['segmentation']=[[xmin,ymin,xmax,ymin,xmax,ymax,xmin,ymax]]
write_json_context['annotations'].append(bbox_dict) #将每一个由字典存储的bounding box信息添加到'annotations'列表中
name = os.path.join(coco_format_save_path,"train"+ '.json')
with open(name,'w') as fw: #将字典信息写入.json文件中
json.dump(write_json_context,fw,indent=2)
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