用于构建和使用计算机视觉数据集的实用程序
xt-cvdata的Python项目详细描述
xt cvdata公司
说明
此repo包含用于构建和使用由Xtract AI开发的计算机视觉数据集的实用程序。在
到目前为止，包括以下开源数据集的API：
- COCO 2017（检测和分割）：
xt_cvdata.apis.COCO - 打开图像V5（检测和分割）：
xt_cvdata.apis.OpenImages - 可视化对象标记工具（VoTT）CSV输出（检测）：
xt_cvdata.apis.VoTTCSV
还有更多。在
安装
来自PyPI：
pip install xt-cvdata
来源：
^{pr2}$使用
使用help查看数据集类的特定帮助。E、 g.，help(xt_cvdata.apis.COCO)。在
构建数据集
fromxt_cvdata.apisimportCOCO,OpenImages# Build an object populated with the COCO image list, categories, and annotationscoco=COCO('/nasty/data/common/COCO_2017')print(coco)print(coco.class_distribution)# Same for Open Imagesoi=OpenImages('/nasty/data/common/open_images_v5')print(oi)print(coco.class_distribution)# Get just the person classescoco.subset(['person'])oi.subset(['Person']).rename({'Person':'person'})# Merge and buildmerged=coco.merge(oi)merged.build('./data/new_dataset_dir')
这个包遵循pytorch链接规则，这意味着操作对象的方法会就地修改它，但也会返回修改后的对象。例外的是merge()方法，它不会就地修改并返回一个新的合并对象。因此，上述操作也可以使用以下方法完成：
fromxt_cvdata.apisimportCOCO,OpenImagesmerged=(COCO('/nasty/data/common/COCO_2017').subset(['person']).merge(OpenImages('/nasty/data/common/COCO_2017').subset(['Person']).rename({'Person':'person'})))merged.build('./data/new_dataset_dir')
实际上，在这两种方法之间的某个地方可能是最可读的。在
当前的数据集操作集包括：
analyze：重新计算数据集统计信息（例如，类分布、train/val分割）verify_schema：检查类属性是否遵循所需的模式subset：从数据集中除去类的一个子集rename：重命名/组合数据集类sample：从训练集和验证集中抽取指定数量的图像split：定义验证集中的数据比例merge：将两个数据集合并在一起，返回合并的数据集build：使用符号链接或复制图像创建当前定义的数据集
实现新的数据集类型
新的数据集类型应该从基xt_cvdata.Builder类继承。请参阅Builder、COCO和OpenImages类作为指南。具体地说，类初始值设定项应该定义info、licenses、categories、annotations和{self.verify_schema()运行时不会出错。这可以确保在Builder类中定义的所有方法都能在继承类上正确操作。在
数据源
[数据说明和链接]
依赖关系/许可
[依赖项及其许可证的列表，包括数据]
参考文献
[参考文献列表]
- 项目
标签：
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