比赛特殊标注json文件转vocXML文件

在参加一个目标检测比赛的过程中，面对比赛提供的json格式标签文件，遇到了将json文件转换为VOC XML文件的需求。然而，与COCO数据集的json文件不同，常规的json2xml代码无法直接适应，需要进行适当调整。经过一番探索，我发现了一个名为`yolov4-pytorch`的GitHub项目，它为自定义模型训练提供了一个强大的基础。在实际操作中，主要分为以下步骤：

首先，将json文件合并为一个文件，以便统一处理。接着，通过在线工具将合并后的json文件转换为csv格式。确保在转换过程中注意文件的存储路径，以便后续使用。

在获取了csv文件后，需要阅读相关代码，选取易于理解的版本进行修改，以适应当前json数据的结构。特别需要注意的是，json数据中`bbox`列表的格式与VOC XML文件中需要的`xmin`、`ymin`、`xmax`、`ymax`坐标格式不同。因此，在转换过程中，需要特别关注并调整这些坐标值，确保数据的正确性。

完成上述步骤后，即可得到一个可以用于VOC的XML文件。不过，可能需要对文件进行格式化，确保其结构清晰。在使用工具如pycharm时，可以轻松批量格式化文件夹下的所有xml文件，使其符合VOC的规范。至此，通过`voc_annotation.py`，可以实现数据集的预加载，为后续的比赛准备提供便利。

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