在计算机视觉注释(CVAT)中，将标记的裁剪成单独的图像吗？

Question

我有一套框架，不同的动物是可见的。我用CVAT的多边形特性对它们进行了注释。现在，我所需要做的就是剪切注释部分并将特性提取为CSV文件。

我可以使用MATLAB中的VGG16使用如下代码提取这些特性：

net = vgg16;
I = imread('myImage.jpg');
featureMap = activations(net, I, 'pool5');
disp(featureMap);

因为我想使用我的数据在Weka，我想摆脱图像文件，我想训练我的算法使用的特点。我想使用的算法是决策树，支持向量机和RCNN。

如何在CVAT中裁剪带注释的部分？我怎样才能获得CSV文件的特性？

Answer 1

首先，我将CVAT的COCO结果和输出图像上传到机器人流，并根据COCO (JSON)文件中定义的矩形框裁剪图像。

之后，由于我有三个不同的类，我创建了三个不同的文件夹，并将它们命名为我的类。然后，我将每个类的裁剪图像复制到相关文件夹中。

最后，我使用MATLAB运行了以下代码来使用vgg16提取特性：

imds = imageDatastore('E:/...', ...
'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
%% 
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');
%% 
net = vgg16;
%% 
layer = 'fc8';
%% 
featuresTrain = activations(net, imdsTrain, layer, 'OutputAs','channels');
featuresTest = activations(net, imdsValidation, layer, 'OutputAs','channels');

准备好了训练集和测试集之后，我创建了两个不同的.csv文件，并将它们的内容复制到这两个文件中，并且为了进行分类，我使用了WEKA。