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@msnh2012 大佬你好，就是我是一名大二学生，然后是在中北大学的robomaster战队里负责用神经网络识别装甲板实现自动瞄准，不过就是之前我用yolo系列训练出来的模型最后实际测试时得到的bbox和装甲板的轮廓并不能很好的拟合，导致后续使用pnp进行姿态解算时会有较大误差，所以我想将传统yolo的数据集格式改为用四个角点的归一化坐标，所以我打算用retinaface来训练，因为retinaface本身是基于5个关键点，不过他所需要的数据集格式里的坐标都是未归一化的，然后我现在的数据集格式是像这样：1 0.673029 0.373564 0.678429 0.426232 0.830433 0.401262 0.824525 0.351212，第一个数字是类别id，后面八个数字是归一化后的装甲板的四个角点坐标，我看到您的这个工具四点矩形标注出来的格式里也是未归一化的坐标，所以我想能否用您的工具来标注，但是他是用的数据集格式里还有一些不同。我下午去实验室的时候，把那个发给您看一下。希望大佬能不吝指导
是可以标注的，你可以写个python脚本转成你需要的
msnh2012
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2 years ago msnh2012
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2 years ago
@msnh2012 大佬你好，就是我是一名大二学生，然后是在中北大学的robomaster战队里负责用神经网络识别装甲板实现自动瞄准，不过就是之前我用yolo系列训练出来的模型最后实际测试时得到的bbox和装甲板的轮廓并不能很好的拟合，导致后续使用pnp进行姿态解算时会有较大误差，所以我想将传统yolo的数据集格式改为用四个角点的归一化坐标，所以我打算用retinaface来训练，因为retinaface本身是基于5个关键点，不过他所需要的数据集格式里的坐标都是未归一化的，然后我现在的数据集格式是像这样：1 0.673029 0.373564 0.678429 0.426232 0.830433 0.401262 0.824525 0.351212，第一个数字是类别id，后面八个数字是归一化后的装甲板的四个角点坐标，我看到您的这个工具四点矩形标注出来的格式里也是未归一化的坐标，所以我想能否用您的工具来标注，但是他是用的数据集格式里还有一些不同。我下午去实验室的时候，把那个发给您看一下。希望大佬能不吝指导