COCO JSON 格式 和YOLO 相互转化的代码，包含YOLO2JSON 和JSON2YOLO，在很多数据集上测试有效。

YOLO/ ├── images/ │ ├── train/ │ │ ├── *.jpg (训练集图片) │ ├── val/ │ │ ├── *.jpg (验证集图片) │ └── test/ │ ├── *.jpg (测试集图片) └── labels/ ├── train/ │ ├── *.txt (训练集标签) ├── val/ │ ├── *.txt (验证集标签) └── test/ ├── *.txt (测试集标签)

COCO_JSON/ ├── 2017train/ │ ├── *.jpg (2017年训练集图片) ├── 2017val/ │ ├── *.jpg (2017年验证集图片) ├── 2017test/ │ ├── *.jpg (2017年测试集图片) └── annotations/ ├── instances_train.json (训练集标注) ├── instances_val.json (验证集标注) └── instances_test.json (测试集标注)

修改yolo_base_folder 对应存放着 images 和labels 两个文件的根目录。

在我这里是/public/home/lvshuhang/pea_od/yolov8-main/mydata

直接执行即可在当前目录得到instances_train.json ，instances_val.json

直接执行即可，默认代码是放在COCOdataset 数据集根目录下执行。

程序会跳过标签为0的标签，然后导出标签会-1 ，如果不需要这部分功能需要调整。

这部分是针对公开数据集SeaDronesSeev2开发的。

https://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/dataset

直接执行即可，默认代码是放在COCOdataset 数据集根目录下执行。