/visdrone2YOLO

Repo is convertion of VisDrone-2019 dataset to Darknet YOLO

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

VisDrone to YOLO

VisDrone Format

<bbox_left> , <bbox_top> , <bbox_width> , <bbox_height> , < score > , <object_category> , < truncation > , < occlusion >

Value Explanation
bbox_left Sınırlayıcı kutunun sol-üst koordinatının x değeri
bbox_top Sınırlayıcı kutunun sol-üst köşesinin y değeri
bbox_width Sınırlayıcı kutunun genişliği
bbox_height Sınırlayıcı kutunun yüksekliği
score _
object_category Nesnenin sınıf indeksi
truncation _
occlusion _

VisDrone sınıfları:

  1. ignored regions
  2. pedestrian
  3. people
  4. bicycle
  5. car
  6. van
  7. truck
  8. tricycle
  9. awning-tricycle
  10. bus
  11. motor
  12. others

YOLO Format

<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>

Value Explanation
object-class Nesnenin sınıf indeksi
x_center Sınırlayıcı kutunun merkez x koordinatı
y_center Sınırlayıcı kutunun merkez y koordinatı
width Sınırlayıcı kutunun genişliği
height Sınırlayıcı kutunun yüksekliği

Görüntünün genişlik ve yüksekliğine göre oranlandığı için x_center, y_center, width, height değerleri (0.0, 1.0] arasındadır.

x_center = x / image_width , height = height / image_height

VisDrone ile YOLO arasındaki fark görsel olarak aşağıdaki şekilde gösterilmiştir. Gri nokta YOLO'nun aldığı koordinatı, kırmızı nokta ise VisDrone koordinatını belirtmektedir.

Kullanım

VisDrone resimlerinizi VisDrone-Images, VisDrone etiketlerinizi VisDrone-Labels klasörlerine koyun.

python visdrone2yolo.py 

eğer "ignored regions" ve "other" sınıflarının etikete yazılmasını istemiyorsanız:

python visdrone2yolo.py --ignore 1

Lisans

MIT