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教程：如何使用 JSON 合并脚本目录1. 介绍2. 使用方法3. 注意事项4. 示例5.完整代码该脚本用于将多个 COCO 格式的 JSON 标注文件合并为一个 JSON 文件。COCO 格式常用于目标检测和图像分割任务，包含以下三个主要部分：

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【Ultralytics YOLO COCO 评估脚本 | 获得COCO评价指标】这是一个 Python 脚本，用于评估以 COCO JSON 格式提供的目标检测结果。它利用官方的 pycocotools 库来计算标准的 COCO 评估指标。

计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一) 第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二) 第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码) 第五章：计算机视觉：神经网络实战之手势识别(附代码) 第六章：计算机视觉：目标检测从简单到容易(附代码) 第七章：MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码) 第八章：探索YOLO技术：目标检测的高效解决方案第九章：计算机视觉：主流数据集整理第十章：生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实

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三、计算机视觉_10经典的数据集与目标检测数据标注格式在计算机视觉领域中，有三个非常著名且常用的数据集，分别是ImageNet、MS COCO和PASCAL VOC

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万里鹏程转瞬至

实现目标检测中的数据格式自由（labelme json、voc、coco、yolo格式的相互转换）在进行目标检测任务中，存在labelme json、voc、coco、yolo等格式。labelme json是由anylabeling、labelme等软件生成的标注格式、voc是通用目标检测框（mmdetection、paddledetection）所支持的格式，coco是通用目标检测框（mmdetection、paddledetection）所支持的格式，yolo格式是yolo系列项目中所支持的格式。在进行实际项目中，通常不会局限于一个检测框架，故而数据格式也不会局限于一种。为此博主整理了互联网上相

划分VOC数据集，以及转换为划分后的COCO数据集格式LabelImg是一款广泛应用于图像标注的开源工具，主要用于构建目标检测模型所需的数据集。Visual Object Classes（VOC）数据集作为一种常见的目标检测数据集，通过labelimg工具在图像中标注边界框和类别标签，为训练模型提供了必要的注解信息。VOC数据集源于对PASCAL挑战赛的贡献，涵盖多个物体类别，成为目标检测领域的重要基准之一，推动着算法性能的不断提升。

毕竟是shy哥

coco.py文件详解

目标检测常用的数据集格式在目标检测领域，有三种常用的数据集：该文件结构指的是从 voc 官网下载的数据的文件结构（不同年份的数据集略有不同，但结构大致相同）。