如何在二进制中使用 "counts" 的 mscoco stuff 数据集？
How to use mscoco stuff dataset with "counts" in binary?
我想使用 json 文件在 MSCOCO 语义分割（仅内容）上训练我的模型，但键 "counts" 包含二进制字符。我错过了什么？
我正在使用 MXNet，数据加载器正在直接寻找 json 文件。不确定如何使用 png 注释图像。
这是一个示例：
{"segmentation": {"counts": "[6c0\>0O1O100O2N1O101N2N1O2N1O010O000000000000001N101O0O2N101O0000O2L3N2N2N2N2M3H8G\lg8", "size": [478, 640]}, "area": 1167.0, "iscrowd": 0, "image_id": 581781, "bbox": [0.0, 203.0, 40.0, 40.0], "category_id": 123, "id": 20032797}
好的，我知道了。
在这里我们可以找到信息：https://github.com/cocodataset/cocoapi/blob/master/PythonAPI/pycocotools/mask.py
就这么简单：
from pycocotools import mask
sample = {"segmentation": {"counts": "[6c0\>0O1O100O2N1O101N2N1O2N1O010O000000000000001N101O0O2N101O0000O2L3N2N2N2N2M3H8G\lg8", "size": [478, 640]}, "area": 1167.0, "iscrowd": 0, "image_id": 581781, "bbox": [0.0, 203.0, 40.0, 40.0], "category_id": 123, "id": 20032797}
mask.decode(sample['segmentation'])
关于png文件，它更容易，因为它可以直接作为标签加载。
我想使用 json 文件在 MSCOCO 语义分割（仅内容）上训练我的模型，但键 "counts" 包含二进制字符。我错过了什么？
我正在使用 MXNet，数据加载器正在直接寻找 json 文件。不确定如何使用 png 注释图像。
这是一个示例：
{"segmentation": {"counts": "[6c0\>0O1O100O2N1O101N2N1O2N1O010O000000000000001N101O0O2N101O0000O2L3N2N2N2N2M3H8G\lg8", "size": [478, 640]}, "area": 1167.0, "iscrowd": 0, "image_id": 581781, "bbox": [0.0, 203.0, 40.0, 40.0], "category_id": 123, "id": 20032797}
好的，我知道了。 在这里我们可以找到信息：https://github.com/cocodataset/cocoapi/blob/master/PythonAPI/pycocotools/mask.py
就这么简单：
from pycocotools import mask
sample = {"segmentation": {"counts": "[6c0\>0O1O100O2N1O101N2N1O2N1O010O000000000000001N101O0O2N101O0000O2L3N2N2N2N2M3H8G\lg8", "size": [478, 640]}, "area": 1167.0, "iscrowd": 0, "image_id": 581781, "bbox": [0.0, 203.0, 40.0, 40.0], "category_id": 123, "id": 20032797}
mask.decode(sample['segmentation'])
关于png文件，它更容易，因为它可以直接作为标签加载。