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将labelImg生成的XML标注文件转换为coco数据集的Python脚本。

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简介：
经过应用后，将会生成一份基于COCO 2017数据集的资源库，其中包含训练集、验证集和测试集三个文件，并按照8:1:1的比例进行分割，特别适合用于我个人博客教程的实践。该内容是根据lcqin111博文https://blog..net/lcqin111/article/details/103146945所提供的内容进行的整理和调整，随后上传至此平台以备日后查阅。

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  • 从labelImg生成的XML转为COCO格式的Python脚本
    优质
    这段Python脚本用于将通过LabelImg标注工具创建的XML文件转换成COCO数据集所需的JSON格式，便于后续的目标检测和图像识别任务。 使用后会生成COCO2017版的数据集，包含了train、val、test三个文件，分割比例为8：1：1，适用于我的博客教程，并进行了相应的修改以方便以后查找。
     
  • Python脚本：将labelImg生成的txt文件转为VOC格式xml文件（兼容Yolov3）
    优质
    本工具采用Python编写，能够高效地将由labelImg软件创建的txt标注文件转换成Pascal VOC标准的xml格式文件，适用于YOLOv3深度学习模型。 只需将Python代码中的图片路径、包含txt文件的路径、所需的类别名、生成xml文件的路径以及临时存储路径填入即可运行。
     
  • 将 labelimg 标注的分割数据集用 Python 转换为目标检测数据集
    优质
    本篇文章介绍如何使用Python脚本将LabelImg工具创建的语义分割标注数据转换为适合目标检测模型训练的数据格式，助力计算机视觉任务开发。 Python 可以将 labelimg 标注的分割数据集转换为目标检测数据集。这种处理方法适用于需要从分割任务过渡到目标检测任务的情况。
     
  • 将LabelMe标注的数据集格式转换为COCO格式
    优质
    本项目旨在开发一套高效的工具和流程，用于将LabelMe数据集中的人工注释信息转换成COCO（Common Objects in Context）标准格式，以促进图像识别与理解领域的数据共享及模型训练。 在进行Mask_RCNN训练时，需要将使用labelme工具标记的数据集转换为COCO数据集格式。
     
  • 将LabelMe标注数据集转换为COCO格式数据集以进行官方版Mask-Rcnn训练的Python脚本
    优质
    此Python脚本用于将LabelMe标注的数据集转换成COCO格式，便于使用官方版本的Mask R-CNN模型进行目标检测和实例分割任务的训练。 将Labelme标注的数据集转换为COCO格式数据集以用于官方版Mask-Rcnn训练非常实用。这是一个很好的资源，欢迎大家下载使用！确实很有帮助，如果需要的话可以来获取哦！
     
  • 将txt数据集格式转换为xml数据集格式，并将yolov5数据集转换为COCO数据集
    优质
    本项目提供了一种高效的方法，用于将txt格式的数据集转换成xml格式，同时支持将YOLOv5数据集转化为COCO数据集，便于多平台训练使用。 该脚本用于将YOLOv5专用的txt数据集格式转换为xml数据集格式。通过调整脚本中的相关设置，可以将其改为适用于COCO或其他类型的数据集格式。
     
  • 将txt文本标注label转换为VOC的xml文件格式
    优质
    本工具用于将带有标签的TXT文本数据转换成VOC数据集标准下的XML文件格式，便于图像识别和物体检测任务的数据预处理。 用Python3编写一个程序来将bounding box的标注信息转换为VOC格式的XML数据。
     
  • 将批量XML标注文件转换为groundtruth.txt
    优质
    本工具旨在高效地将大批量的XML格式标注文件转化为YOLO训练所需的groundtruth.txt文件，简化数据预处理流程。 不同的数据集提供的数据标注格式可能有所不同。有的使用一张图片对应一个XML文件的方式进行标注，而有些代码则需要将这些XML文件中的信息整合到一个名为groundtruth.txt的文本段落件中。为了实现这一转换过程，可以利用tinyxml库来读取和处理大量的XML文件，并将其内容写入到groundtruth.txt文件内。此外，一份详细的README文档能够帮助初学者更好地理解和使用这个工具，同时也可作为学习tinyxml的一个参考指南。
     
  • COCO 2017 数据集 -- 训练集 XML 标注文件
    优质
    COCO 2017数据集训练集XML标注文件提供了大量图像及其标注信息，适用于目标检测和图像识别任务。 此文件包含将COCO 2017训练集的原始JSON格式标注转换为XML文件标注的所有图片的标注数据，共生成了118,287个XML文件。
     
  • 将labelimg生成的XML数据转换为深度学习训练所需的TXT格式
    优质
    本简介介绍如何使用Python脚本或手动方法，将LabelImg标注工具生成的XML文件转换成深度学习模型训练所需的数据集TXT格式。 将labelimg生成的xml格式数据转换为深度学习模型训练所需的txt文件格式。