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我正在关注 Tensorflow 笔记本以进行少量学习(https://colab.research.google.com/github/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/colab_tutorials/eager_few_shot_od_training_tf2_colab.ipynb#scrollTo=RW1FrT2iNnpy)
在其中,我看到他们正在使用 colab_utils.annotate() 对图像进行注释。我无法理解他们使用的注释格式(如 YOLO 或 COCO 格式)。另一个问题是我们在绘制边界框时无法指定类,我必须记住我注释不同图像和类的顺序,以便稍后通过代码添加它们。
如果有人能告诉我那种格式是什么,那么我就可以在我的 PC 上本地而不是在 COLAB 上注释图像,这将节省大量时间。
任何帮助,将不胜感激。
问候
最佳答案
colab_utils注释工具仅适用于单个类。以下是源代码的格式:
[
// stuff for image 1
[
// stuff for rect 1
{x, y, w, h},
// stuff for rect 2
{x, y, w, h},
...
],
// stuff for image 2
[
// stuff for rect 1
{x, y, w, h},
// stuff for rect 2
{x, y, w, h},
...
],
...
]
由于注释不包含对源图像的任何引用 ID,顺序很重要,您必须将框数组的顺序与图像的顺序相匹配;对于大型训练集,此工具可能不实用。您在下面提供的 colab 中的示例因此是要遵循的示例。
gt_boxes = [
np.array([[0.436, 0.591, 0.629, 0.712]], dtype=np.float32),
np.array([[0.539, 0.583, 0.73, 0.71]], dtype=np.float32),
np.array([[0.464, 0.414, 0.626, 0.548]], dtype=np.float32),
np.array([[0.313, 0.308, 0.648, 0.526]], dtype=np.float32),
np.array([[0.256, 0.444, 0.484, 0.629]], dtype=np.float32)
]
关于tensorflow - colab_utils.annotate(),注解格式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64659643/
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