JSON2YOLO

JSON2YOLO

COCO到YOLO格式转换工具 提升目标检测效率

JSON2YOLO是一个开源数据集转换工具,专注于将COCO格式JSON数据转换为YOLO格式。这款跨平台工具支持Linux、MacOS和Windows,为机器学习实践者简化了数据处理流程。它不仅优化了数据转换过程,还能提升目标检测模型的训练效率。项目源码可在GitHub获取,用户也可加入Discord社区交流。

COCO2YOLO数据集转换目标检测机器学习UltralyticsGithub开源项目
<br> <a href="https://ultralytics.com" target="_blank"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/f1a3653a-3b82-408b-a9e4-33a624d3e34e.svg" width="320" alt="Ultralytics标志"></a>

🚀 简介

欢迎来到COCO2YOLO仓库!这个工具包旨在帮助您将遵循COCO(上下文中的常见对象)标准的JSON格式数据集转换为YOLO(您只看一次)格式,后者因其在实时对象检测任务中的效率而广受认可。

对于希望使用Darknet框架训练对象检测模型的机器学习从业者来说,这个过程至关重要。我们的代码具有灵活性,可以在Linux、MacOS和Windows等各种平台上使用。

Ultralytics操作 <a href="https://ultralytics.com/discord"><img alt="Discord" src="https://img.shields.io/discord/1089800235347353640?logo=discord&logoColor=white&label=Discord&color=blue"></a> <a href="https://community.ultralytics.com"><img alt="Ultralytics论坛" src="https://img.shields.io/discourse/users?server=https%3A%2F%2Fcommunity.ultralytics.com&logo=discourse&label=Forums&color=blue"></a>

⚙️ 要求

要开始使用COCO2YOLO,您需要运行Python 3.8或更高版本的环境。此外,您还需要安装我们requirements.txt文件中列出的所有必要依赖项。您可以在终端中使用以下pip命令安装这些依赖项:

$ pip install -r requirements.txt # 安装所有必需的包

📚 引用

如果您发现我们的工具对您的研究或开发有用,请考虑引用它:

DOI

🤝 贡献

我们欢迎社区的贡献!无论是修复错误、添加新功能还是改进文档,您的投入都是宝贵的。请查看我们的贡献指南以开始。此外,我们很想听听您使用Ultralytics产品的体验。请考虑填写我们的调查问卷。向所有贡献者表示衷心的🙏和感谢!

<!-- Ultralytics贡献者 --> <a href="https://github.com/ultralytics/yolov5/graphs/contributors"> <img width="100%" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/d66025a7-15b3-4004-bde6-040eedb52fd8.png" alt="Ultralytics开源贡献者"></a>

©️ 许可证

Ultralytics很高兴提供两种不同的许可选项以满足您的需求:

  • AGPL-3.0许可证:非常适合学生和爱好者,这个OSI认可的开源许可证鼓励协作学习和知识共享。请参阅LICENSE文件了解详细条款。
  • 企业许可证:理想用于商业用途,这种许可证允许将Ultralytics软件和AI模型集成到商业产品中,而无需遵守AGPL-3.0的开源要求。对于涉及商业应用的使用情况,请通过Ultralytics许可联系我们。

📬 联系我们

对于错误报告、功能请求和贡献,请前往GitHub Issues。如果您有关于这个项目和其他Ultralytics项目的问题和讨论,请加入我们的Discord

<br> <div align="center"> <a href="https://github.com/ultralytics"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/615c007d-f49c-43be-b9c9-7ac7f40eca29.png" width="3%" alt="Ultralytics GitHub"></a> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/93fdf865-d161-42de-a9db-c10274d58681.png" width="3%" alt="空白"> <a href="https://www.linkedin.com/company/ultralytics/"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/11e19e5b-daca-4ee1-9191-2fb441d87aa2.png" width="3%" alt="Ultralytics LinkedIn"></a> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/93fdf865-d161-42de-a9db-c10274d58681.png" width="3%" alt="空白"> <a href="https://twitter.com/ultralytics"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/d4014558-a41b-4116-8e48-72636cf75ecc.png" width="3%" alt="Ultralytics Twitter"></a> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/93fdf865-d161-42de-a9db-c10274d58681.png" width="3%" alt="空白"> <a href="https://youtube.com/ultralytics?sub_confirmation=1"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/3377c31d-c24e-452b-bcbe-5b57db87c128.png" width="3%" alt="Ultralytics YouTube"></a> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/93fdf865-d161-42de-a9db-c10274d58681.png" width="3%" alt="空白"> <a href="https://www.tiktok.com/@ultralytics"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/1e2b4e7a-9f93-41be-9211-a11a9d9acb32.png" width="3%" alt="Ultralytics TikTok"></a> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/93fdf865-d161-42de-a9db-c10274d58681.png" width="3%" alt="空白"> <a href="https://ultralytics.com/bilibili"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/5dda158b-ab5d-4af1-8332-65353ea6ba0b.png" width="3%" alt="Ultralytics BiliBili"></a> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/93fdf865-d161-42de-a9db-c10274d58681.png" width="3%" alt="空白"> <a href="https://ultralytics.com/discord"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/0034dae7-affd-40f3-bd7e-d07c0061a7f2.png" width="3%" alt="Ultralytics Discord"></a> </div>

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