我下载了对象模型yolov7(https://github.com/WongKinYiu/yolov7)以及coco数据集。然后是文件夹coco\images和coco\labels
我打开了图像"coco\images\train2017\0000000000034.jpg"；以及相应的标签文件"；coco\labels\train2017\0000000000034.jpg">
yolo模型的注释必须采用以下形式：
<object_class>lt；x_中心>lt；y_center>
标签文件的内容为：
22 0.00746875 0.0539294 0.117891 0.09214120.231297 0.110118 0.2895 0.06741180.331281 0.0472 0.3865 0.06967060.423813 0.0943765 0.446188 0.1056240.467078 0.1528 0.517813 0.1820240.577516 0.253929 0.658094 0.3797650.690922 0.532588 0.687937 0.60.650625 0.555059 0.658094 0.6449410.668547 0.755059 0.676 0.8382120.658094 0.894376 0.613328 0.9258350.589453 0.914612 0.590938 0.8561880.552141 0.791012 0.523781 0.7258350.528266 0.633718 0.498422 0.5775290.444703 0.505624 0.407391 0.5056240.395453 0.541576 0.417844 0.5910120.450672 0.642706 0.456641 0.6427060.461109 0.725835 0.458125 0.7865180.450672 0.853929 0.444703 0.8988710.401422 0.869671 0.411875 0.8157410.423813 0.734824 0.425297 0.6943760.361125 0.608988 0.316359 0.5887530.280547 0.703365 0.271594 0.7572940.261141 0.829224 0.268609 0.8696710.277562 0.901129 0.250703 0.9370820.222344 0.939318 0.231297 0.9011290.222344 0.844941 0.238766 0.72360.246219 0.642706 0.271594 0.5101180.182062 0.507859 0.0999844 0.5258350.0208906 0.494376 0.0015 0.0516941
所有数字代表什么？
我想您下载了分割数据集。进入克隆的yolov7目录并运行
bash scripts/get_coco.sh
获取目标检测数据集
该数字看起来像是图像分割的归一化值。第一个数字对应于类标签，该点为检测到的对象制作一个掩码
分段在对象周围绘制遮罩。所以上面的数字表示遮罩的坐标。类似于边界框，但边界框有4个值(x、y、宽度、高度(，分割有一个遮罩。遮罩中的点数并不总是相同的，因此对于不同的对象，甚至对于相同的对象，您将看到不同数量的点。在上图中的遮罩中，可以看到有带遮罩的边界框。因此每个值代表掩模的一个点