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Convert polygon masks to rectangle boxes, and Split dataset for YOLO

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Ares-cz/Polygon_Mask_Convert_Rectangle_Box

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Convert_COCO_to_YOLO_Convert_Polygon_to_Rectangle_Split_dataset

简介

由于项目需要,使用CVAT进行标注,使用多边形进行标注,为了获取MOTS算法所需的标注文件。但是,仍需要使用YOLO模型进行相应目标检测。不过CVAT导出yolo格式,其标注文件夹为空。因此可以通过导出COCO格式,再根据ultralytic官方库提供的转换函数,转换为YOLO格式,此时数据集可以用于训练一个segmentation任务的YOLO模型。

但是,为了进行detection任务,可以将转换后的多边形YOLO格式(即masks)的标注文件,进一步转换问矩形YOLO格式(即boxes)的标注文件。

同时,由于数据集来源于不同的视频,因此导出、转换后,所有数据集并为进行整合,同时也存在不同视频产生的数据的文件名相同,因此需要对不同的数据进行合并,再进一步划分训练、验证、测试的数据集。

YOLO的数据集文件结构如下:
dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   │   ├── image1.jpg
│   │   ├── image2.jpg
│   │   └── ...
│   ├── valid/
│   │   ├── image1.jpg
│   │   ├── image2.jpg
│   │   └── ...
│   └── test/
│       ├── image1.jpg
│       ├── image2.jpg
│       └── ...
└── labels/
    ├── train/
    │   ├── image1.txt
    │   ├── image2.txt
    │   └── ...
    ├── valid/
    │   ├── image1.txt
    │   ├── image2.txt
    │   └── ...
    └── test/
        ├── image1.txt
        ├── image2.txt
        └── ...
文件结构
Conver_Collect_Dataset.py
├──	convert_coco_to_yolo.py
│   ├── folder_file_process.py
├── rename.py
├── convert_polygon_to_rectangle.py
├── folder_file_process.py

Split_Dataset.py

功能说明

功能实现,分为两个部分:

  1. 转换数据集,并汇总到数据容器中

具体而言,在使用前,需要准备一个包含图像的COCO格式的标注数据集

其文件结构如下:

COCO/
├── images/
│   ├── image1.jpg
│   ├── image2.jpg
│   └── ...
├── annotations/
│   └── annotations.json

使用时,Convert_Collect_Dataset.py 将调用convert_coco_to_yolo.py 把coco路径下的annotations文件夹中的.json转换为YOLO需要的.txt文件

之后将由rename.py 对所有标签文件名进行修改,即增加前缀

随后convert_polygon_to_rectangle.py将会把多边形标注转换为矩形标注,并保存至指定的数据集容器

标签处理完成后,将对图像进行改名,同样使用了rename.py,增加前缀

然后,移动图像到指定的数据集容器

  1. 从数据容器中读取数据并按比例划分train, valid, test数据集到指定路径

Split_Dataset.py将从数据集容器中读取相应文件,随机划分数据集

使用说明

  • Convert_Collect_Dataset.py

    • 提供COCO格式标签数据集的根目录
    • 需要给文件改名所需的前缀
    • 数据容器的路径
  • Split_Dataset.py

    • root_path提供数据容器的根路径
    • 指定一个保存划分好数据集饿路径 save_path

改进点

  • 对于分割数据集可以增加检查目标路径是否为空,若不为空可以选择删除路径内文件后,再执行拷贝

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