COCO_to_YOLOv8

KO | EN

gitlite — search

#typescript #ai-agents #ai #dsh-plugin #deepseek-harness #open-source #cli #claude-code #codex #developer-tools #react #windows

★ 350 Open GitHub ↗

Converting COCO annotation (CVAT) to annotation for YOLO-seg (instance segmentation) and YOLO-obb (oriented bounding box detection)

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

#  COCO to YOLO converter for instance segmentation (YOLOv8-seg) and oriented bounding box detection (YOLOv8-obb)

The repository allows converting annotations in COCO format to a format compatible with training YOLOv8-seg models (instance segmentation) and YOLOv8-obb models (rotated bounding box detection).

Key usage of the repository -> handling annotated **polygons** (or **rotated rectangles** in the case of YOLOv8-obb) exported from the CVAT application in COCO 1.0 format (with the save images mode set to True).

If you use it without CVAT, make sure that your COCO dataset folder has the following structure:

## Installation:
```
git clone https://github.com/Koldim2001/COCO_to_YOLOv8.git

cd COCO_to_YOLOv8

pip install -r requirements.txt
```

## How to run the code:

__Classic approach with pre-defined train/val/test split from CVAT (Tasks have a defined Subset in CVAT):__
```
python coco_to_yolo.py --coco_dataset="dataset_folder"
```
__Option with automatic split into train and val:__

```
python coco_to_yolo.py --coco_dataset="dataset_folder" --autosplit=True --percent_val=30
```

List of parameters with explanations that can be passed to the program before running it in the command line interface (CLI):

```
  --coco_dataset TEXT   Folder with COCO 1.0 format dataset (can be exported
                        from CVAT). Default is "COCO_dataset"

--yolo_dataset TEXT   Folder with the resulting YOLOv8 format dataset.
                        Default is "YOLO_dataset"

--print_info BOOLEAN  Enable/Disable processing log output mode. Default is
                        disabled

--autosplit BOOLEAN   Enable/Disable automatic split into train/val. Default
                        is disabled (uses the CVAT annotations)

--percent_val FLOAT   Percentage of data for validation when using
                        autosplit=True. Default is 25%

--help                Show existing options for parsing arguments in the CLI

```

<br/>

---

---
<br/>

# Russian Version of README:

Репозиторий позволяет преобразовать разметку формата COCO в формат, поддерживаемый для обучения моделей YOLOv8-seg (инстанс сегментация) и YOLOv8-obb (детекция повернутых боксов).

Ключевое применение репозитория -> работа с выгруженной разметкой **полигонов** (или **повернутых прямоугольников** в случае с YOLOv8-obb) из приложения CVAT в формате COCO 1.0 (с указанием режима save images = True).

Если же используете без CVAT, то убедитесь перед запуском, что ваша папка с COCO датасетом имеет такую структуру:
```
COCO_dataset/
|-- annotations/
|   |-- instances_train.json
|   |-- instances_val.json
|-- images/
|   |-- image1.jpg
|   |-- image2.jpg
|   |-- ...
```
PS: Для задчи инстанс сегментации имеется также поддержка моделей Ultralytics YOLO12-seg, YOLO11-seg, YOLOv9-seg и YOLOv5-seg и других (так как у них аналогичная разметка с версией v8)

## Примеры использования:

Пример использования репозитория для задачи ***YOLOv8-seg*** представлен в видео на YouTube - [__ССЫЛКА__](https://www.youtube.com/watch?v=FF3mIWF0vFs&t=6s?t=34m49s) <br/>
Пример использования репозитория для задачи ***YOLOv8-obb*** представлен в видео на YouTube - [__ССЫЛКА__](https://www.youtube.com/watch?v=CZ_kZlto3IY&t=920s?t=20m2s)

## Установка:
```
git clone https://github.com/Koldim2001/COCO_to_YOLOv8.git

cd COCO_to_YOLOv8

pip install -r requirements.txt
```

## Как запускать код:

__Классический подход c предустановленным в CVAT разделением на train/val/test (у тасок определен Subset):__
```
python coco_to_yolo.py --coco_dataset="dataset_folder" --lang_ru=True
```
__Вариант с авторазделением на train и val:__

```
python coco_to_yolo.py --coco_dataset="dataset_folder" --autosplit=True --percent_val=30 --lang_ru=True
```

Список параметров с пояснениями, которые можно передать на вход программы перед ее запуском в cli:
```bash
  --coco_dataset TEXT   Папка с датасетом формата COCO 1.0 (можно выгрузить из
                        CVAT). По умолчанию "COCO_dataset"

--yolo_dataset TEXT   Папка с итоговым датасетом формата YOLOv8. По
                        умолчанию "YOLO_dataset"

--print_info BOOLEAN  Вкл/Выкл режима вывода логов обработки. По умолчанию
                        отключен

--autosplit BOOLEAN   Вкл/Выкл режима автоматического разделения на
                        train/val. По умолчанию отключен (берет согласно
                        разметке CVAT)

--percent_val FLOAT   Процент данных на валидацию при выборе режима
                        autosplit=True. По умолчанию 25%

--lang_ru BOOLEAN     Устанавливает русский язык комментариев, если выбрано 
                        значение True. По умолчанию английский

--help                Покажет существующие варианты парсинга аргументов в CLI
  ```

COCO_to_YOLOv8

Explore Similar Repositories

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README