COCO2014数据集解析提取mask语义分割

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梦里忧郁 2024-10-31 10:14:49

文章标签 目标检测计算机视觉数据集 json xml 文章分类 计算机视觉人工智能

COCO数据集简介

MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集。COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。图像包括91类目标，328,000影像和2,500,000个label。数据集主要解决3个问题：目标检测，目标之间的上下文关系，目标的2维上的精确定位。

官网地址：

http://cocodataset.org

COCO数据集格式

COCO_2017/
  	    ├── val2017     # 总的验证集
  	    ├── train2017    # 总的训练集
        ├── annotations    # COCO标注
		│   ├── instances_train2017.json     # object instances（目标实例） ---目标实例的训练集标注 
		│   ├── instances_val2017.json        # object instances（目标实例） ---目标实例的验证集标注
		│   ├── person_keypoints_train2017.json     # object keypoints（目标上的关键点） ---关键点检测的训练集标注
		│   ├── person_keypoints_val2017.json       # object keypoints（目标上的关键点） ---关键点检测的验证集标注
		│   ├── captions_train2017.json    # image captions ---训练集标注
		│   ├── captions_val2017.json      # image captions ---验证集标注

COCO数据集制作

COCO一共有5种不同任务分类，分别是目标检测、关键点检测、语义分割、场景分割和图像描述。COCO数据集的标注文件以JSON格式保存，官方的注释文件有仨 captions_type.json instances_type.json person_keypoints_type.json，其中的type是 train/val/test+year。

前期准备

新建文件夹 COCO
在COCO下新建images/ 和annotations/
使用labelme标注数据集
在anaconda中安装labelme 输入命令 pip install labelme。
安装成功后输入labelme，打开labelme。
点击open Dir选择你要标注的文件夹。
点击Create Polygons开始标注数据集。
将标注好生成的josn文件保存至指定文件夹。
改写josn文件。

Pascal VOC 数据集简介

PASCAL VOC挑战赛（The PASCAL Visual Object Classes ）是一个世界级的计算机视觉挑战赛, PASCAL全称：Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning，是一个由欧盟资助的网络组织。很多模型都基于此数据集推出.比如目标检测领域的yolo,ssd等等。

VOC数据集格式

├── Annotations
├── ImageSets
│   ├── Action
│   ├── Layout
│   ├── Main
│   │  ├─ train.txt
│   │  ├─ val.txt
│   │  ├─ trainval.txt
│   └── Segmentation
├── JPEGImages
├── SegmentationClass
└── SegmentationObject

VOC数据集制作

按上图创建文件夹。
使用pip命令安装labelimg。
如上COCO数据集标注，将标注好的数据放入Annotations文件夹下。
生成4个txt文件。

import os
import random
def _main():
    trainval_percent = 0.1
    train_percent = 0.9
    xmlfilepath = 'F:/jupyter/process/VOC2007/Annotation/'
    total_xml = os.listdir(xmlfilepath)

    num = len(total_xml)
    list = range(num)
    tv = int(num * trainval_percent)
    tr = int(tv * train_percent)
    trainval = random.sample(list, tv)
    train = random.sample(trainval, tr)

    ftrainval = open('VOC2007/ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
    ftest = open('VOC2007/ImageSets/Main/test.txt', 'w')
    ftrain = open('/VOC2007/ImageSets/Main/train.txt', 'w')
    fval = open('VOC2007/ImageSets/Main/val.txt', 'w')

    for i in list:
        name = total_xml[i][:-4] + '\n'
        if i in trainval:
            ftrainval.write(name)
            if i in train:
                ftest.write(name)
            else:
                fval.write(name)
        else:
            ftrain.write(name)

    ftrainval.close()
    ftrain.close()
    fval.close()
    ftest.close()


if __name__ == '__main__':
    _main()