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BML 全功能AI开发平台

    物体检测导入已标注数据

    目录

    1. 导入已标注数据方式说明
    2. 从本地导入已标注数据
    3. 从已有数据集导入已标注数据
    4. 查看已标注数据

    导入已标注数据方式说明

    如果您已有标注好的数据,支持快速导入到BML,方便直接进入后续训练环节。
    向选定的数据集导入已标注好的数据有两种方式:
    1、将单张图片和对应图片的标注信息以json/xml格式上传
    2、将BML中其他数据集已经标注好的数据导入

    从本地导入已标注数据

    物体检测数据从本地导入已标注好的数据,支持整体以一个.zip格式的压缩包上传。单次上传压缩包整体大小不超过5G
    注意,为了使平台能正确解析标注图片,请按照以下方式整理标注文件再打包上传

    012f344094c1781a4e3f6fc9a7050fe3.png

    1、图片及对应的标注文件一一对应,是文件名需要完全相同,否则会导入失败

    • 图片格式要求
    1. 图片类型为jpg/png/ bmp/jpeg 。
    2. 图片大小限制在4M内,长宽比在3:1以内,其中最长边需要小于4096px,最短边需要大于30px。
    3. 每个账户图片数据量限制为20w张,超出后可被忽略。如需扩容,请提交工单申请
    • 特别注意:
    • 对同一数据集存在多个内容完全一致的图片,将会做去重处理。
    • 为保证模型训练效果,所上传的图片应与实际业务场景的图片(光线、角度、采集设备)尽可能一致。
    • 单张图片中的标注框须限制在500个之内。如有特殊需求,请通过提交工单咨询。
      json标注文件 0343950d1b676589aa60d63230be10a6.png
      xml标注文件 49bdeb5dd5376e1398e5f097dc890a4c.png

    2、json文件内容格式示例如下:

    矩形框标注

    {
    
    	"labels":[	
    		{
    		     "name":"car",
    		     "x1":278.7673,
    		     "y1":38.76027,
    		     "x2":328.51887,
    		     "y2":101.77642
    		},
       	    {		
    			"name":"car",
    			"x1":333.0601,
    			"y1":56.9776,
    			"x2":378.78652,
    			"y2":126.21715
    		}
    	]
    }

    其中x1、y1、x2、y2含义如下
    x1:目标定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
    y1:目标定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
    x2:目标定位位置的长方形右下顶点的水平坐标
    y2:目标定位位置的长方形右下顶点的垂直坐标

    image.png

    3、xml文件内容格式示例如下:

    矩形框标注

     <object>
            <bndbox>
                    <xmin>937</xmin>
                    <ymin>85</ymin>
                    <ymax>160</ymax>
                    <xmax>1033</xmax>
            </bndbox>
            <difficult>0</difficult>
            <pose>Left</pose>
            <name>apple</name>
            <truncated>1</truncated>
    </object>

    其中xmin、ymin、xmax、ymax含义如下
    xmin:目标定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
    ymin:目标定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
    xmax:目标定位位置的长方形右下顶点的水平坐标
    ymax:目标定位位置的长方形右下顶点的垂直坐标

    page_1.png

    从已有数据集导入已标注数据

    从已有数据集导入已标注数据,支持选择数据集及导入的具体标签进行导入。

    image.png

    查看已标注数据

    导入数据完成后,可以在数据集查看-已标注重查看到分标签的图片列表

    image.png

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