ultralytics/JSON2YOLO

해결하는 문제

JSON2YOLO는 JSON 형식(특히 COCO 및 LabelMe)의 데이터셋 어노테이션을 YOLO 형식으로 변환하는 프로세스를 단순화합니다. 이는 효율적인 실시간 추론을 위해 특정 레이블 레이아웃이 필요한 Ultralytics YOLO와 같은 프레임워크를 사용하여 객체 탐지, 세그멘테이션 및 포즈 추정 모델을 학습시키는 데 필수적입니다.

작동 방식

이 툴킷은 어노테이션 파일을 처리하기 위한 스크립트와 Python 메서드(convert_coco)를 제공합니다. 이미지, 카테고리 및 어노테이션 데이터가 포함된 JSON 파일을 읽어 labels 디렉토리와 images 디렉토리, 그리고 클래스 이름을 위한 YAML 구성 파일로 구성된 YOLO 데이터셋 구조로 변환합니다.

대상 사용자

Linux, macOS 및 Windows 플랫폼에서 YOLO 기반 객체 탐지 모델 학습을 위해 데이터셋을 준비해야 하는 머신러닝 실무자를 대상으로 합니다.

주요 특징

• 다중 형식 지원: COCO 탐지, 세그멘테이션 및 키포인트 어노테이션과 LabelMe의 폴리곤, 사각형, 원, 라인스트립 및 마스크 어노테이션을 변환합니다.
• 교차 플랫폼: Linux, macOS 및 Windows에서 실행됩니다.
• 메인 패키지로의 이관: 업데이트된 기능을 위해 이제 메인 ultralytics Python 패키지에 통합되었습니다.
• 유연한 입력: 표준 키를 가진 COCO JSON과 이미지당 하나의 JSON을 사용하는 LabelMe 방식을 모두 처리합니다.