在利用关键点检测任务时,如何给自己的图像数据做keypoints标注,是一个难点。目前主要有以下两个方法:
- 对于单个目标的的keypoint标注,可以先用labelme标注点,然后用python把labelme的json格式转换为coco的json。注:labelme不支持x,y,v格式(下面会说)。
- 对于多个目标的的keypoint标注,一般是使用coco-annonate工具。
COCO数据集的关键点标注字段如下
annotation{
"keypoints": [x1,y1,v1,...], #关键点坐标及标志位 v
"num_keypoints": int, #关键点数量(要求v>0)
"id": int,
"image_id": int, #图像id号,对应图像的文件名
"category_id": int, #只有一个类别,所以为1
"segmentation": RLE or [polygon], #iscrowd 为 0 时是polygon格式,为1时是 RLE格式,代表分割图(用多边形框出人体)
"area": float, #矩形框的面积
"bbox&#