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widerFace转VOC格式标注工具 评分:

一个WiderFace数据集标注格式转VOC标注格式的工具，方便进行目标检测的训练
2018-11-11 上传 大小：6KB
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widerface人脸检测数据集B大目标VOC+YOLO格式8188张1类别.7z

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：8188 标注数量(xml文件个数)：8188 标注数量(txt文件个数)：8188 标注类别数：1 标注类别名称:["face"] 每个类别标注的框数： face 框数 = 14649 总框数：14649 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：这个是widerface数据集一部分，该数据集特点是每个图片bbox的像素面积都大于3500，适合大脸检测就是人近距离进行人脸检测，使用该数据集好处是不容易误检测，远距离人脸检测可能就会效果差点 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 更多信息：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139538306

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widerface.py

TensorFlow+SSD编程实战及模型优化博客中，将widerface数据集打包成VOC结构的代码

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widerface人脸检测数据集A小目标VOC+YOLO格式7906张1类别.7z

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：7906 标注数量(xml文件个数)：7906 标注数量(txt文件个数)：7906 标注类别数：1 标注类别名称:["face"] 每个类别标注的框数： face 框数 = 180744 总框数：180744 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：这个是widerface数据集一部分，该数据集特点是每个图片都有至少一个面积小于3500像素的bbox，适合小脸检测就是人远距离进行人脸检测，同时小的人脸可能容易误检测 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 更多信息：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139538306

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visdrone-voc格式和yolo格式2种只提供标注xml和txt文件

这是使用官方visdrone转换的voc格式和yolo格式2种，注意由于图片太大需要自己去官方下载，压缩包已经提供下载地址，注意由于转换时候发现有10个训练集图片标注存在错误，因此删除错误标注。大家只需要去官方下载图片放进对应目录即可。voc格式数据集和yolo格式已经用yolov5训练过并得到模型测试过，所以转换数据集不存在问题。如果你觉得有问题可以导入百度easydl进行验证或者打开labelImg进行查验。

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COCO格式转VOC格式

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voc数据标注.xml文件转coco数据标注.txt

网上很多数据标注格式都是VOC的.xml格式，但是在一些场景中我们需要进行转换，如使用coco格式数据集，需将其转换为.txt格式。那么这份代码或许能帮到你，需要注意的是你预转换的voc格式数据最好和VOC的数据集路径名称一致，这样转换时就不需要修改代码，如若不一样，你可能需要对代码路径进行一定的修改，当然也不是很难。

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widerface数据集转换为VOC程序.zip_TFRecord_Voc format_feweru64_wider_face

将widerface的图片数据集转化为VOC格式的数据集，为了后期转化为TFrecord格式

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将widerface标注转换为VOC格式-附件资源

将widerface标注转换为VOC格式-附件资源

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VOC格式标注行人的数据集

从VOC中挑选出来的关于行人的数据集和，可帮助对行人检测训练与测试，train，test，val 是一个很有用的数据集。

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BDD100k VOC格式标注

VOC格式的标注文件

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openiamges中的csv文件转换成voc格式

将openiamges_v4中带标注框的csv文件，转换成voc格式，转换结果：xml文件，图片

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基于python实现voc转yolo格式voc转coco格式源码+项目说明.zip

目标检测数据集制作:VOC,COCO,YOLO等常用数据集格式的制作和互相转换脚本,demo/目录提供的原始的voc格式的20张原图和对应20个.xml标注． 下面的脚本都可以通过这个demo数据跑通. voc_split_trainVal.py 该脚本用于生成voc/目录下的ImageSets/..目录,分割了训练和验证集 voc_to_coco_V1.py　和　voc_to_coco_V2.py 这两个脚本都是实现从voc的.xml标注格式转换到coco的.json格式,只是有所区别 v1版本实现了转换的同时进行训练／验证的分割 v2版本包含了segemetation字段(当训练htc等需要分割的任务时候网络需要用到) convert_voc_to_yoloV5.py　和 convert_voc_to_yoloV3.py 两个脚本实现的功能几乎相同,灵活取用 V5脚本实现将voc格式的数据转化为yoloV5需要的.txt标注文件,运行该脚本，会在voc/目录下生成 worktxt/目录(yolo需要的格式). V3这个脚本除了生成.txt的标注(同上)，还会生成一个tria

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VOC格式标注行人的数据集(1000+图片).zip

VOC格式标注行人的数据集，其中包括1000+图片，可用于行人检测的训练，只有一类：person

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YOLO格式转换成VOC格式

将标注好的YOLO格式数据转换成VOC数据格式，并将VOC数据格式转换成TFRECORDS格式，以便其他深度学习网络使用。

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PASCAL VOC2007格式标注工具

使用Python写的一个用于标注数据集的软件，该软件可以将数据集标注成为VOC2007格式，适合计算机视觉应用。

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WAV和VOC格式互转工具

可以实现WAV格式和VOC格式之间的互转。

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目标检测+YOLO格式转换为VOC格式

本资源提供了一个用于将目标检测数据集从YOLO格式转化为VOC格式的代码，为学习目标检测算法的同学提供了方便和便捷的工具。VOC格式是一种常用的目标检测数据集格式，而YOLO是一种流行的目标检测算法。通过本代码资源，您可以轻松地将YOLO格式的数据集转换为VOC格式，以便与其他目标检测算法和工具兼容。 目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，而数据集的准备对于训练和评估目标检测算法至关重要。本代码资源旨在帮助那些使用YOLO格式数据集的同学，将其转换为VOC格式，以便更好地与其他目标检测算法和工具进行兼容。这个代码资源提供了一个简单而高效的转换工具，可以快速地将YOLO格式的数据集转化为VOC格式，供您在训练和评估过程中使用。主要功能包括： 1. 数据格式转换：代码将YOLO格式的标注文件转换为VOC格式的XML文件，同时保留目标类别、边界框坐标和图像路径等关键信息。 2. 数据集分割：代码还支持将整个数据集划分为训练集和验证集，以便进行模型训练和性能评估。 3. 自定义配置：可以根据自己的需求进行参数配制，使用本代码资源的步骤非常简单，您只需要准备好YOLO格式的数据集，运行代码。

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VOC格式标注人头数据集

VOC目录格式，内包含四千余张人头标注数据集； 测试集、训练集划分脚本； 修改标注名称脚本；VOC格式转YOLO格式脚本

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