<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:
- ignored regions
- pedestrian
- people
- bicycle
- car
- van
- truck
- tricycle
- awning-tricycle
- bus
- motor
- others
<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.
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