[COCO-Annotator]custom keypoint dataset만들기

딥러닝 custom keypoint dataset만들기

 

논문작성을 위해 keypoint data형식으로 직접 데이터셋 구축을 해야했다. 

보통은 labelme등과 같은 어노테이션 툴을 사용하지만 keypoint형식이 미지원이라 지원되는 것을 찾아야 했다.

keypoint dataset 지원이되는 몇개의 툴들이 있지만 시도해본 결과 COCO-Annotator가 가장 무난하게 사용할 수 있었다.

 

 

 

<COCO-Annotator 사용방법>

coco-annotator을 사용하기 위해 도커와 docker-compose 가 설치되어 있어야한다. 

(+ 우분투기반에서 사용하였다.)

 

도커 설치되었는지 확인방법 

-> 터미널에서  docker --version 혹은 docker-compose --version으로 확인하면 아래와 같이 버전이 뜬다.

    만약 안뜨면.. 설치가 안되있는거니 설치해야한다.(둘다 설치해야한다.)

 

https://github.com/jsbroks/coco-annotator.git

GitHub - jsbroks/coco-annotator: :pencil2: Web-based image segmentation tool for object detection, localization, and keypoints

1. 깃허브로 들어가서 깃클론한다.

git clone https://github.com/jsbroks/coco-annotator.git

 

2. 터미널에서 coco-annotaor 폴더로 들어간다음 docker-compose up 친다.

3. 크롬 혹은 인터넷 창에 웹사이트 주소 입력하는곳에 localhost:5000 입력해주면 실행된다. 

 

(혹시라도 안되는 사람이 있으면 $ docker-machine ip 쳐서 localhost한번 확인해보길.. )

 

추가적으로 COCO data 형식으로 export되어 json파일로 획득할 수 있다.