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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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