将VOC格式的数据集转换为COCO格式，xml格式转换成json格式 effcientdet等网络中均可用到

本文介绍了pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法，分享给大家，具体如下： 1.下载Mnist 数据集 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible DOWNLOAD_MNIS

OIDv4到VOC XML格式 如果您有使用Pascal VOC格式的经验，但是不能使用具有类的 。 比起如何下载每个类的图像并将注释转换为XML文件的步骤要多得多。 该规范已记录在案，易于理解。 请查看用法步骤。 打开图像数据集v4 可以在找到与该庞大数据集有关的所有信息。在这几行中，仅简要概述了一些统计信息和重要提示。 培养 验证方式 测试 ＃班 图片 1,743,042 41,620 125,436 -- 盒子 14,610,229 204,621 625,282 600 入门 安装 需要Python3。 克隆此存储库。 git clone https://g

车道线检测SCNN中使用CULane数据集转换代码，将json文件转换为灰度图像

cifar2png 将CIFAR-10或CIFAR-100数据集转换为PNG图像。 安装 $ pip install cifar2png 用法 $ cifar2png [--name-with-batch-index] dataset ：指定cifar10或cifar100或cifar100superclass output_dir ：保存PNG转换的数据集的路径（将自动创建目录）。 --name-with-batch-index ：（可选）基于批处理名称和cifar10 / cifar100数据集的索引来命名图像文件。 运行此工具时，会从自动将cifar-10-python.tar.gz或cifar-100-python.tar.gz到当前目录。 例子 CIFAR-10 $ cifar2png cifar10 path/to/ci

用python实现的可以将Caltech Pedestrian数据集转换为VOC格式的数据集的工具，已修改部分代码，修复原始代码中转换seq文件时会输出空文件夹的bug。

转载于https://blog.csdn.net/sxfd91307/article/details/94980559?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162737166216780366525358%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162737166216780366525358&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~baidu_landing_v2~default-1-94980559.pc_search_result_before_js&utm_term=%E5%B0%86voc%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E6%88%90yolo&spm=1018.2226.3001.4187，方便自己以后查找使用

数据集对对象检测的预处理 该存储库包含一些python解析器脚本，用于将其他公共数据集转换为voc数据格式 笔记 我并不是要提供这些脚本的用法，修改这些文件非常简单 该存储库中的大多数文件都非常相似，您可以根据自己的目的运行 环境 python 3.5

用python实现的脚本，可以高效转换caltech pedestrian dataset,包括 annotation（.vbb格式）和dataset（.seq格式）的转换，最后.vbb格式可以转换为.xml格式，.seq格式可以转换为.png格式。还是很不过的一个python脚本资源！如果要做行人的训练，还是很好用的！

数据的清洗