создать tfrecord из файла labelme json - PullRequest
Новая
       57

создать tfrecord из файла labelme json

0 голосов
/ 11 декабря 2018

Я хочу создать нейронную сеть для обнаружения объектов из некоторого специального элемента со специальной формой с ограниченным относительно небольшим наборами данных изображений. Для этого я использовал labelme Я думаю, что полигональная маркировка будет работать лучше, чем обычная маркировка из-за формы объекта.Я хочу использовать одну предтренированную модель из моделей обнаружения кокосового Tensorflow, но я изо всех сил до создаю файл tfrecord из файлов json. Как вы можете видеть под ним, образуют многоугольник и круг shape_type,Заранее благодарю за помощь. Если вы знаете, как преобразовать его в tfrecord или в какую-нибудь альтернативную программу маркировки, которая будет работать лучше для моей проблемы, пожалуйста, дайте мне знать, что я просто перемаркирую свои изображения, если это решит мою проблему. json файл Например: 

    {
  "version": "3.5.0",
  "flags": {},
  "shapes": [
    {
      "label": "polygon",
      "line_color": null,
      "fill_color": null,
      "points": [
        [
          447,
          110
        ],
        [
          491,
          63
        ],
        [
          531,
          47
        ],
        [
          559,
          79
        ],
        [
          544,
          121
        ],
        [
          532,
          128
        ],
        [
          536,
          139
        ],
        [
          516,
          148
        ],
        [
          497,
          174
        ]
      ],
      "shape_type": "polygon"
    },
    {
      "label": "circle",
      "line_color": null,
      "fill_color": null,
      "points": [
        [
          403,
          317
        ],
        [
          377,
          262
        ]
      ],
      "shape_type": "circle"
    }
  ],
  "lineColor": [
    0,
    255,
    0,
    128
  ],
  "fillColor": [
    255,
    0,
    0,
    128
  ],
  "imagePath": "teszt.jpg",
  imageData ...(long data)

1 Ответ

0 голосов
/ 27 марта 2019

Судя по внешнему виду файла JSON, я полагаю, что вы делаете сегментацию экземпляра.Вы можете использовать сценарии, представленные в каталоге примеров labelme.

Папка сегментации экземпляра имеет два сценария labelme2coco.py и labelme2voc.py

Таким образом, вы можете преобразовать labelme Файлы JSON в COCO или VOC и их использование для построения TFRecords

Модели тензорного потока В репо есть куча скриптов, которые помогут вам сделать это

...