YOLO 포맷, COCO 포맷으로 쉽게 변경하는 방법

[ic]yolo format[/ic]을 [ic]coco format[/ic]으로 변경하는 방법에 대해 소개한다.

 

(해당 포스팅은 사이트를 참고하였다.)

 

Prerequisite

아나콘다 환경 구성 및 필요한 모듈 설치

conda create -n Yolo-to-COCO python=3.8
conda activate Yolo-to-COCO
pip install numpy
pip install opencv
pip install imagesize

 

설치하고자 하는 디렉토리 접근 후 [ic]git clone[/ic]

git clone https://github.com/Taeyoung96/Yolo-to-COCO-format-converter.git
cd Yolo-to-COCO-format-converter

 

 

annotation 파일 생성

//main.py

 

class명 수정 후 [ic]main.py[/ic]를 실행한다.

 

python main.py --path <Absolute path to dataset_root_dir> --output <Name of the json file>

 

명령어	설명
--path	dataset 절대 경로 기입
--output	생성할 json annotation 파일 이름

 

ex)

아래와 같은 데이터셋(yolo)으로 구성되어 있다면,

이렇게 명령어를 작성할 수 있다.

python main.py  —path D:\cupdata\stain —output train.json

풀어서 설명하면 [ic] D:\cupdata\stain[/ic] 하위 [ic].txt[/ic]파일을 읽어 [ic].json[/ic]파일을 생성하는 거다.

 

[ic].json[/ic]파일은 output 디렉토리 하위에 생성된다.

 

다음으로 이미지 파일 경로를 모은 [ic].txt[/ic]파일 생성법에 대해 알아보자.

 

이미지 경로 파일(.txt) 생성

[ic]path_replacer.py[/ic]를 통해 변환이 가능하다.

python path_replacer.py --path_image_folder 이미지파일이있는경로 --path_txt 파일명.txt

 

ex)

python path_replacer.py --path_image_folder D:\cupdata\stain --path_txt train.txt

 

[ic]path_replacer.py[/ic]를 사용할 때 주의 할 점이 있다.

[ic].jpg[/ic]파일만 읽도록 세팅되어있기 때문에 다른 확장자는 읽지 못한다.

다른 확장자를 쓴다면 해당 부분을 수정해야 한다.

 

명령어를 실행하면 해당경로에 파일이 생성된다.

 

//train.txt