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目标检测标注格式

news 来源：原创 2025/6/14 7:42:13

这是一个非常核心且重要的问题。理解这三种主流标注格式的区别，对于进行目标检测任务至关重要。

我将通过一个 核心对比表格 和 详细的逐一解析 来帮助你彻底弄懂它们。

核心对比一览表

特性	PASCAL VOC 格式	YOLO 格式	COCO 格式
文件类型	XML (.xml)	文本文件 (.txt)	JSON (.json)
文件结构	每个图像一个标注文件	每个图像一个标注文件	整个数据集一个总标注文件
坐标表示	绝对像素坐标 (角点)<br><xmin>, <ymin>, <xmax>, <ymax>	归一化相对坐标 (中心点)<br><x_center>, <y_center>, <width>, <height>	绝对像素坐标 (左上角+宽高)<br>[x_min, y_min, width, height]
标注丰富度	中等 (主要用于目标检测)	简单 (专为目标检测设计)	极高 (检测、分割、关键点、描述等)
易用性	较易读，但冗长	非常简单，易于手动创建和脚本处理	复杂，不适合手动编辑，需工具支持
典型应用	早期研究，许多工具的基础格式	YOLO系列模型，追求速度和简洁	学术界标准，大型复杂数据集，多任务

1. PASCAL VOC (Visual Object Classes) 格式

这是早期目标检测研究中非常流行的格式，许多标注工具都支持导出为这种格式。

特点：
- 文件类型： XML 格式，具有良好的可读性。
- 文件结构： 一对一。每张图片（如 image001.jpg）都有一个同名的XML文件（image001.xml）与之对应。
- 坐标系统： 使用绝对像素值来定义边界框的左上角和右下角两个点。
  - <xmin>: 边界框左上角点的 x 坐标。
  - <ymin>: 边界框左上角点的 y 坐标。
  - <xmax>: 边界框右下角点的 x 坐标。
  - <ymax>: 边界框右下角点的 y 坐标。

示例 (image001.xml):

      <annotation><folder>images</folder><filename>image001.jpg</filename><path>/path/to/images/image001.jpg</path><size><width>800</width><height>600</height><depth>3</depth></size><object><name>cat</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>150</xmin><ymin>200</ymin><xmax>450</xmax><ymax>500</ymax></bndbox></object>
</annotation>

2. YOLO (You Only Look Once) 格式

这是为YOLO系列模型量身定制的格式，追求极致的简洁和高效。

特点：
- 文件类型： TXT 纯文本格式。
- 文件结构： 一对一。和VOC一样，每张图片（image001.jpg）都有一个同名的TXT文件（image001.txt）。
- 坐标系统： 使用归一化的相对坐标，所有值都在 0 到 1 之间。这使得它对图像尺寸变化不敏感。
  - <class_id>: 物体类别的索引（整数），从0开始。通常需要一个单独的 classes.txt 或 data.yaml 文件来映射索引和类别名称。
  - <x_center>: 边界框中心的 x 坐标 / 图像总宽度。
  - <y_center>: 边界框中心的 y 坐标 / 图像总高度。
  - <width>: 边界框的宽度 / 图像总宽度。
  - <height>: 边界框的高度 / 图像总高度。
示例 (image001.txt):
假设 cat 在 classes.txt 中是第0类，图片尺寸为 800x600，猫的边界框是 (xmin:150, ymin:200, xmax:450, ymax:500)。
- x_center = (150 + 450) / 2 / 800 = 0.375
- y_center = (200 + 500) / 2 / 600 = 0.583
- width = (450 - 150) / 800 = 0.375
- height = (500 - 200) / 600 = 0.5
image001.txt 文件的内容将是（每行代表一个物体）：
```
      0 0.375000 0.583333 0.375000 0.500000
```
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3. COCO (Common Objects in Context) 格式

这是目前学术界和工业界最流行、功能最强大的标注格式，由微软团队推出。

特点：
- 文件类型： JSON 格式，结构化但非常庞大。
- 文件结构： N对一。整个数据集（如训练集或验证集）只有一个JSON文件，里面包含了所有图片的信息、所有物体的标注信息、类别信息等。
- 坐标系统： 使用绝对像素值，但格式与VOC不同。
  - [x_min, y_min, width, height]: 分别是边界框左上角点的x、y坐标，以及边界框的宽度和高度。
- 标注丰富度： 这是其最大优势。除了目标检测的边界框，它还支持：
  - 实例分割 (Instance Segmentation): 用多边形点集精确勾勒物体轮廓。
  - 关键点检测 (Keypoint Detection): 标注人体关节点等。
  - 图像描述 (Image Captioning): 对图片进行文字描述。

示例 (JSON文件片段):

      {"info": {...},"licenses": [...],"images": [{"id": 1,"width": 800,"height": 600,"file_name": "image001.jpg"}],"annotations": [{"id": 1,"image_id": 1, // 关联到ID为1的图片"category_id": 17, // 关联到ID为17的类别"segmentation": [[150, 200, 450, 200, 450, 500, 150, 500]], // 分割多边形"area": 90000,"bbox": [150, 200, 300, 300], // [x, y, width, height]"iscrowd": 0}],"categories": [{"id": 17,"name": "cat","supercategory": "animal"}]
}

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