【PaddlePaddle Hackathon 2】105、视频标注格式转换模块

[TCChenlong]

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第二期活动的任务 ISSUE，更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第二期】任务总览）

【任务说明】

• 任务标题：视频标注格式转换模块

• 技术标签：飞桨PaddlePaddle核心框架

• 任务难度：简单

• 详细描述： 在深度学习视频任务中，有时我们会为了更快的标注效率，选择形如MANet等半自动视频像素级标注模型进行标注工作。然而，为了保证模型推理效率等一系列原因，在最后任务选择时可能需要将像素级标注降维至更低的层次，就像使用实例分割的MS-COCO数据集一样，我们既可以将数据集转换为语义分割任务可用的格式，也可以转换为目标检测，甚至是分类任务的格式，在视频标注中同样有类似需求。开发者可考虑如何开发一个可将视频语义分割标注格式，转换为目标检测、分类等视频任务的数据集格式的视频标注格式转换模块，最后贡献至EIVideo半自动交互式视频标注工具的仓库中。

【提交流程】

直接PR至 https://github.com/QPT-Family/EIVideo 即可开启验收。

【提交内容】

• 相关模块源代码、开发文档、Benchmark。

【合入标准】

• 开发完成，并参与后续维护至正式版本发布。

【技术要求】

• 了解基本计算机视觉的深度学习任务数据标注格式，例如分类、分割、目标检测。

【答疑交流】

• 如果在开发中对于上述任务有任何问题，欢迎在本 ISSUE 下留言交流。
• 对于开发中的共性问题，在活动过程中，会定期组织答疑，请大家关注官网&QQ群的通知，及时参与。