coco数据集语义分割_实例分割模型

全栈程序员站长

发布于 2022-09-23 11:05:44

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发布于 2022-09-23 11:05:44

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大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

COCO数据集格式

COCO的全称是Common Objects in COntext，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集，用于进行物体检测、分割、关键点检测、添加字幕等。

JSON文件的基本格式，以实例分割为例，主要有五个部分：info、licenses、images、annotations、categories

{
    "info": info,
    "licenses": [license],
    "images": [image],
    "annotations": [annotation],
    "categories": [category]
}

1.info是关于数据集的一些基本信息

"info":{
	"description":"This is stable 1.0 version of the 2014 MS COCO dataset.",
	"url":"http:\/\/mscoco.org",
	"version":"1.0","year":2014,
	"contributor":"Microsoft COCO group",
	"date_created":"2015-01-27 09:11:52.357475"
}

2.licenses是数据集遵循的一些许可

{
	"url":"http:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc-sa\/2.0\/",
	"id":1,
	"name":"Attribution-NonCommercial-ShareAlike License"
}

3.images是数据集中包含的图像，长度等于图像的数量

{
    "coco_url": "", 
    "date_captured": "", 
    "file_name": "000001.jpg", 
    "flickr_url": "", 
    "id": 1, 
    "license": 0, 
    "width": 416, 
    "height": 416
}

4.annotations是数据集中包含的实例掩膜，数量等于bounding box的数量。segmentation格式取决于这个实例是一个单个的对象（即iscrowd=0，将使用polygons格式，以多边形顶点表示）还是一组对象（即iscrowd=1，将使用RLE格式，mask编码）

{
    "id": int,
    "image_id": int,
    "category_id": int,
    "segmentation": RLE or [polygon],
    "area": float,
    "bbox": [x,y,width,height],
    "iscrowd": 0 or 1
}

以多边形顶点形式表示的实例：

{
	"segmentation": [[510.66,423.01,511.72,420.03,510.45......]],
	"area": 702.1057499999998,
	"iscrowd": 0,
	"image_id": 289343,
	"bbox": [473.07,395.93,38.65,28.67],
	"category_id": 18,
	"id": 1768
}

5.categories是数据集中的类别数量

{
    "id": int,
    "name": str,
    "supercategory": str,
}

pycocotools解析COCO数据集

COCO数据集中包含三种id：图像id、标注id、类别id，解析COCO数据的关键就是可以通过一种id，找到和该id相关的其他数据

加载json数据

from pycocotools.coco import COCO
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2 as cv
%matplotlib inline

# 加载COCO格式的标注文件
coco=COCO('./mnist.json')

获取数据的image_id，annotation_id和categorie_id

imgIds = coco.getImgIds() # 获取所有的image id，可以选择参数 coco.getImgIds(imgIds=[], catIds=[])
imgIds = coco.getImgIds(imgIds=[0, 1, 2]) # 获得image id 为 0，1，2的图像的id
imgIds = coco.getImgIds(catIds=[0, 1, 2]) # 获得包含类别 id 为0，1，2的图像

annIds = coco.getAnnIds(catIds=[0, 1, 2]) # 获得类别id为0，1，2的标签
annIds = coco.getAnnIds(imgIds=imgIds[0]) # 获得和image id对应的标签

catIds = coco.getCatIds(catNms=['0']) # 通过类别名筛选
catIds = coco.getCatIds(catIds=[0, 1, 2]) # 通过id筛选
catIds = coco.getCatIds(supNms=[]) # 通过父类的名筛选

通过id加载对应数据

print('类别信息')
cats_name = coco.loadCats(ids=catIds)
print(cats_name)

print('\n标签信息:')
anns = coco.loadAnns(annIds)
bboxes = np.array([i['bbox'] for i in anns]).astype(np.int32)
cats = np.array([i['category_id'] for i in anns])
print(anns)
print('\n从标签中提取的Bounding box:')
print(bboxes)

print('图像')
imgIdx = imgIds[0]
img = coco.loadImgs([imgIdx]) # 读取图片信息
img = cv.imread('./train/' + img[0]['file_name'])
# 绘制bounding box
for i in range(len(bboxes)):
    p1 = bboxes[i][0:2]
    p2 = bboxes[i][0:2] + bboxes[i][2:4]
    
    cv.rectangle(img, (p1[0], p1[1]), (p2[0], p2[1]), (255, 0, 0))
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.imshow(img)
plt.show()

参考：

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