データセットのエクスポート
COCO / VOC / YOLO データセットをエクスポートする方法
このガイドは、まず下流工程に合う形式を選び、その後エクスポート後に必要な確認を行う手順をまとめています。
6分COCOVOCYOLOエクスポート
まず下流要件に形式を決めさせる
形式選びは好みで決めるべきではありません。学習スクリプト、顧客、パートナーの要件に従うべきです。
YOLO は検出学習でよく使われます。
VOC は XML ベースのパイプラインでよく使われます。
COCO はより豊かなデータ構造でよく使われます。
YOLO ではフォルダ構成とクラス順序を確認する
YOLO で最も多い問題は、エクスポート結果と学習設定のクラス順序が一致しないことです。
images と labels フォルダを確認します。
クラス順序を確認します。
TXT ラベルをいくつかランダムに開きます。
VOC と COCO は構造整合性の影響が大きい
VOC は XML の完全性に依存し、COCO は categories、images、annotations の正しい関連に依存します。
まず対象システムにサンプルを読み込ませます。
「エクスポート成功」で止めないでください。
handoff 前に構造チェックを終えます。
FAQ
どの形式が最適ですか？ 普遍的な最適解はありません。正解は下流システムの要件次第です。
エクスポート後に最初に確認すべきことは何ですか？ まず構造を確認し、その後ランダムサンプルを確認してください。
次に学ぶおすすめ
初めてなら、まず注釈とエクスポートのガイドから始めてください。
チーム workflow を準備しているなら、コラボレーションとプラン選択ガイドへ進んでください。
workflow 全体を理解したいなら、その次に OpenClaw と学習ガイドへ進んでください。