Как преобразовать X AnyLabeling JSON в ограничивающие рамки, ориентированные на YOLOv8 ⇐ Python

[Anonymous]

В настоящее время я работаю над проектом, который включает преобразование файлов JSON, экспортированных из X AnyLabeling. Эти файлы содержат аннотации для повернутых ограничивающих рамок (0.json-11.json), и мне нужно преобразовать их в формат набора данных, необходимый для YOLOv8 OBB. Я ищу рекомендации о том, как эффективно написать сценарий для выполнения этой задачи. Любые советы, фрагменты кода или рекомендуемые ресурсы будут высоко оценены. Спасибо!
Например, вот структура «9.json»:

Код: Выделить всё

{
"version": "2.3.5",
"flags": {},
"shapes": [
{
"direction": 6.243185307179585,
"label": "bag",
"points": [
[
366.271186440678,
160.4237288135593
],
[
639.6867816926468,
149.48126840199478
],
[
646.8217819052977,
327.7611302329922
],
[
373.406186653329,
338.7035906445567
]
],
"group_id": null,
"description": "",
"difficult": false,
"shape_type": "rotation",
"flags": {},
"attributes": {}
},
{
"direction": 0,
"label": "bag",
"points": [
[
556.1016949152541,
146.01694915254234
],
[
714.5762711864406,
146.01694915254234
],
[
714.5762711864406,
397.7118644067796
],
[
556.1016949152541,
397.7118644067796
]
],
"group_id": null,
"description": "",
"difficult": false,
"shape_type": "rotation",
"flags": {},
"attributes": {}
},
{
"direction": 0.029999999999998014,
"label": "bag",
"points": [
[
732.3728813559321,
142.5423728813559
],
[
897.6103045783159,
147.50098325040045
],
[
890.0,
401.1016949152542
],
[
724.7625767776163,
396.1430845462097
]
],
"group_id": null,
"description": "",
"difficult": false,
"shape_type": "rotation",
"flags": {},
"attributes": {}
},
{
"direction": 0,
"label": "bag",
"points": [
[
379.8305084745763,
392.7118644067796
],
[
619.6610169491524,
392.7118644067796
],
[
619.6610169491524,
557.9661016949152
],
[
379.8305084745763,
557.9661016949152
]
],
"group_id": null,
"description": "",
"difficult": false,
"shape_type": "rotation",
"flags": {},
"attributes": {}
},
{
"direction": 0,
"label": "bag",
"points": [
[
620.5084745762712,
400.2542372881355
],
[
878.1355932203389,
400.2542372881355
],
[
878.1355932203389,
565.5084745762712
],
[
620.5084745762712,
565.5084745762712
]
],
"group_id": null,
"description": "",
"difficult": false,
"shape_type": "rotation",
"flags": {},
"attributes": {}
},
{
"direction": 6.243185307179585,
"label": "bag",
"points": [
[
384.2209852949445,
141.8448545355784
],
[
550.0706127236366,
135.20732904717772
],
[
560.3389830508474,
391.7796610169491
],
[
394.4893556221554,
398.4171865053497
]
],
"group_id": null,
"description": "",
"difficult": false,
"shape_type":  "rotation",
"flags": {},
"attributes": {}
}
],
"imagePath": "../X-AnyLabeling/test/9.jpg",
"imageData": null,
"imageHeight": 720,
"imageWidth": 1280,
"text": ""
}

Я намерен использовать сгенерированные файлы в качестве набора обучающих данных для YOLOv8 OBB, чтобы оценить эффективность обучения. Если возможно, не могли бы вы описать конкретные шаги, необходимые для обучения YOLOv8 с помощью сгенерированных выходных файлов? Ваша помощь будет очень ценна. Спасибо.


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/783 ... ding-boxes