语义分割数据集json
时间: 2025-04-25 17:30:53 浏览: 46
### 关于语义分割数据集的JSON格式
对于语义分割任务而言,存在多种不同的数据集采用JSON格式来存储标注信息。这些数据集不仅提供了丰富的图像资源,还通过结构化的JSON文件描述了每张图中的对象及其类别。
#### COCO 数据集
COCO (Common Objects in Context) 是一个广泛使用的多目标检测、分割以及字幕生成的数据集[^2]。其提供的实例分割部分包含了详细的JSON格式标注文件,记录着各类物体的位置和形状。具体来说,这类JSON文档会列出每一个被标记区域的信息,包括边界框坐标、所属分类标签以及其他元数据。
#### 自定义聚合语义注解文件
另一种形式是自定义构建的`*.aggregation.json` 文件,它用于保存场景内的分段群组(segment groups),其中每个group都关联了一定数量的具体片段(segments)[^1]。这种设计使得能够高效管理复杂环境下的多个实体,并支持跨不同应用版本间的兼容性维护。
#### LabelMe 转换至 VOC 格式
LabelMe 工具允许用户创建带有精细轮廓的手动绘制掩码(mask) 的图像集合;然而当涉及到与其他框架集成时,则可能需要将其原始输出——即JSON配置——转化为标准如Pascal VOC那样的像素级真值地图(png mask) 。此过程涉及读取源json并依据指定规则映射到固定色彩空间上以表示特定种类的对象[^3]。
综上所述,无论是大型公开库还是私人项目都可以利用上述提到的一种或几种方式实现基于JSON编码的高质量训练样本准备。
```python
import json
def load_coco_annotations(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
data = json.load(f)
return data['images'], data['annotations']
# Example usage for loading COCO style annotations from a .json file.
image_info, anno_info = load_coco_annotations('path/to/coco_style_dataset.json')
```
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