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YOLO%E6%A0%BC%E5%BC%8Ftxt%E6%96%87%E4%BB%B6-toc" style="margin-left:0px;">🍀🍀1.COCO格式json文件

YOLO%E6%A0%BC%E5%BC%8Ftxt%E6%96%87%E4%BB%B6-toc" style="margin-left:0px;">🌷🌷2.YOLO格式txt文件

xml2json%E4%BB%A3%E7%A0%81%EF%BC%88python%EF%BC%89-toc" style="margin-left:0px;">💖💖3.xml2json代码（python）

🐸🐸4.输入输出展示

🙋🙋4.1输入json

🍂🍂4.2输出txt

整理不易，欢迎一键三连！！！

送你们一条美丽的--分割线--

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YOLO%E6%A0%BC%E5%BC%8Ftxt%E6%96%87%E4%BB%B6">🍀🍀1.COCO格式json文件

        COCO数据文件架构格式主要是按照训练样本集的类型来划分的，每个训练集下的架构一样。图片数据放在JPEGImages下，当前训练集所有的label数据汇总为一个json文件。

        COCO整个训练集的标注都在一个文件内，json文件可以理解为键值对的格式，所以这边看最外层可以发现，整个标注其实由下面5个部分组成，每个部分又是新的键值对。 json 文件的具体格式如下，整体是一个字典，字典里最重要的有三个键对，分别代表图片信息“images”、框信息“annotations”、类别信息“categories”，其他两个“info”和“license”键对对于训练不是必须的，可以忽略。

images示例如下：

{"license": 4,"file_name": "1.jpg