介绍yolov7数据集格式之前，首先要了解mask rcnn使用的数据集格式。Mask rcnn采用数据集格式：
四个文件夹分别是：
掩码标签 label.png；
从labelme产生的json文件转换的后的json文件；
labelme 标注后的json文件；
图片。
注意，mask rcnn是采用分割图作为标签，不使用源数据集提供的边界框坐标，而是从掩码中计算边界框。使用的数据是与yolov7不同。
想要复现Yolov7，并训练自己的数据，了解数据格式是必须的，以yolov7-main程序中使用的coco数据为例：
yolov7-main程序：https://github.com/WongKinYiu/yolov7
其中annotations中共一个instances_val2017.json文件，包含所有图像标注信息；
labels 是对应images的 .txt 文件，txt文件中是物体分割标注点。
标注内容是：45是bowl，49是orange，50是broccoli
为了进一步对数据集有所了解，这里放上对应的图：查看coco数据集的标注情况可以看link：
http://cocodataset.org/#explore?id=402563
参考：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/samples/coco/inspect_data.ipynb
做自己的数据集用yolov7训练，可以用labelme等标注工具。这里放一张 形状识别和分割数据标注图像，和json文件截图：
其中，标注类型包括矩形边界框和多边形mask标记等等。我用的是 polygon， rectangle两种格式，可以用于目标识别和实例分割。根据自己的需求可以选择其他的标注方式。
每张图像标注完都会产生对应的一个 .json文件，记录了标记的点的坐标和类型等信息。
训练自己的数据集用来识别目标时，仅使用标注文件中的rectangle信息即可。将标注框转换为cls_num center_x center_y w h 格式的数据即可。每个图像对应一个txt文件，每个目标标注对应一行标注信息。训练自己的数据集实例分割和目标识别时，仅用polygon格式的标注信息即可。将多边形点转换为 cls_num x0 y0 x1 y1 ...xn yn 格式的数据即可。同理一个图像对应一个txt文件，一个多边形标注对应txt中的一行。
将labelme 工具产生的.json 文件中的rectangle 或者polygon格式的标注信息转换为txt文件的程序：
https://github.com/SuperLuu7/labelme2yolo
yolov7使用的数据集格式就是这样了，希望大家都能训练得到自己想要的结果。
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