如何写一个python script统一转换数据集变COCO format？

Question

问题：
我今天有一系列的医学影像Dataset， 比如
Public datasets
RSNA kaggle challenge dataset
CBIS-DDSM dataset
INbreast dataset
Private dataset
等
接者我想做一系列的object detection算法去跑。
但在这之前， 我想我应该先把所有dataset集中起来统一变成COCO dataset格式对吧？
那我能够用什么样的python 脚本做到这件事呢？
that's all.
附上我的workflow概念图

Answer 1

该回答内容部分引用GPT，GPT_Pro更好的解决问题
你的问题很有意义，因为现在许多机器学习算法使用COCO格式的数据集，所以我们需要将其他格式的数据集转换为COCO格式。

可以使用Python脚本来实现数据集统一转换为COCO格式。

首先，我们需要安装相关的Python类库，如Numpy、Pandas等。它们可以帮助我们读取不同格式的数据集，如csv、json等。然后，我们需要创建一个python类，用来定义COCO格式的数据集。这个类应该包括所有COCO格式数据集的属性，如图像大小、图像数量、注释信息等。

之后，我们就可以开始写此脚本了。这里列出一些步骤：

1. 使用Pandas读取不同格式的数据集。
2. 将数据集转换为COCO格式的数据集，并保存到文件中。
3. 确定图像大小、图像数量和注释信息。
4. 根据COCO格式的要求，将数据集转换为JSON格式文件。
5. 保存JSON文件。

class COCODataset:
    def __init__(self):
        self.image_size = None # 图片大小 
        self.image_num = None # 图片数量 
        self.annotation_info = [] # 注释信息 

    def read_data(self, data_file):
        # 使用Pandas读取不同格式的数据集 
        pass

    def save_data(self, data_file):
        # 将数据集转换为COCO格式的数据集，并保存到文件中 
        pass

    def get_image_info(self):
        # 确定图像大小、图像数量和注释信息 
        pass

    def convert_to_coco(self):
        # 根据COCO格式的要求，将数据集转换为JSON格式文件 
        pass

    def save_coco(self, json_file):
        # 保存JSON文件 
        pass

如果回答有帮助，望采纳。