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Pascal VOC & COCO数据集介绍
Pascal VOC数据集介绍
- Annotations
- ImageSets
- JPEGImages
- SegmentationClass
- SegmentationObject
1. JPEGImages
主要提供的是PASCAL VOC所提供的所有的图片信息，包括训练图片，测试图片
这些图像就是用来进行训练和测试验证的图像数据。
2. Annotations
主要存放xml格式的标签文件，每个xml对应JPEGImage中的一张图片
<annotation>
<folder>VOC2012</folder>
<filename>2007_000392.jpg</filename> //文件名
<source> //图像来源（不重要）
<database>The VOC2007 Database</database>
<annotation>PASCAL VOC2007</annotation>
<image>flickr</image>
</source>
<size> //图像尺寸（长宽以及通道数）
<width>500</width>
<height>332</height>
<depth>3</depth>
</size>
<segmented>1</segmented> //是否用于分割（在图像物体识别中01无所谓）
<object> //检测到的物体
<name>horse</name> //物体类别
<pose>Right</pose> //拍摄角度
<truncated>0</truncated> //是否被截断（0表示完整）
<difficult>0</difficult> //目标是否难以识别（0表示容易识别）
<bndbox> //bounding-box（包含左下角和右上角xy坐标）
<xmin>100</xmin>
<ymin>96</ymin>
<xmax>355</xmax>
<ymax>324</ymax>
</bndbox>
</object>
<object> //检测到多个物体
<name>person</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>198</xmin>
<ymin>58</ymin>
<xmax>286</xmax>
<ymax>197</ymax>
</bndbox>
</object>
</annotation> 3. ImageSets
- Action // 人的动作
- Layout // 人体的具体部位
- Main // 图像物体识别的数据，总共20类, 需要保证train val没有交集
- train.txt
- val.txt
- trainval.txt
- Segmentation // 用于分割的数据
4. SegmentationObject & SegmentationClass
保存的是物体分割后的数据，在物体识别中没有用到
COCO数据集介绍
COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 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。
该数据集主要解决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。数据集的对比示意图：
数据集分类
Image Classification
分类需要二进制的标签来确定目标是否在图像中。早期数据集主要是位于空白背景下的单一目标，如MNIST手写数据库，COIL household objects。在机器学习领域的著名数据集有CIFAR-10 and CIFAR-100，在32*32影像上分别提供10和100类。最近最著名的分类数据集即ImageNet，22,000类，每类500-1000影像。
Object Detection
经典的情况下通过bounding box确定目标位置，期初主要用于人脸检测与行人检测，数据集如Caltech Pedestrian Dataset包含350,000个bounding box标签。PASCAL VOC数据包括20个目标超过11,000图像，超过27,000目标bounding box。最近还有ImageNet数据下获取的detection数据集，200类，400,000张图像，350,000个bounding box。由于一些目标之间有着强烈的关系而非独立存在，在特定场景下检测某种目标是是否有意义的，因此精确的位置信息比bounding box更加重要。
Semantic scene labeling
这类问题需要pixel级别的标签，其中个别目标很难定义，如街道和草地。数据集主要包括室内场景和室外场景的，一些数据集包括深度信息。其中，SUN dataset包括908个场景类，3,819个常规目标类(person, chair, car)和语义场景类(wall, sky, floor)，每类的数目具有较大的差别（这点COCO数据进行改进，保证每一类数据足够）。
other vision datasets
一些数据集如Middlebury datasets，包含立体相对，多视角立体像对和光流；同时还有Berkeley Segmentation Data Set (BSDS500)，可以评价segmentation和edge detection算法。
Coco
COCO数据集有91类，虽然比ImageNet和SUN类别少，但是每一类的图像多，这有利于获得更多的每类中位于某种特定场景的能力，对比PASCAL VOC，其有更多类和图像。
COCO难度更大，因为coco数据集每张图片中的物体数目很多，所以导致相对别的数据集，该数据集检测的准确率很低
VOC数据集转化为COCO数据集格式
Facebook的Detectron平台只支持coco格式的数据集，所以需要将VOC格式的数据集转化为coco格式的数据集
具体过程参照：https://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79457330
训练detectron
训练
python2 tools/train_net.py --cfg experiments/e2e_faster_rcnn_resnet-50-FPN_pascal2007.yaml OUTPUT_DIR experiments/output测试
python2 tools/infer_simple.py \
--cfg experiments/e2e_faster_rcnn_resnet-50-FPN_pascal2007.yaml \
--output-dir experiments/test_out/ \
--wts ./pretrained_model/model_final.pkl \
test_demo_cowother:（注意在训练结束后inferece时，需要将cls_score_voc以及bbox_pred_voc改回。不然会报错）
python2 tools/infer_simple.py --cfg experiments/e2e_faster_rcnn_resnet-50-FPN_pascal2007.yaml --output-dir experiments/test_out/ --wts ./experiments/output_bak/train/voc_2007_train/generalized_rcnn/model_final.pkl test_demo_cow评估
python2 tools/test_net.py \
--cfg experiments/e2e_faster_rcnn_resnet-50-FPN_pascal2007.yaml \
TEST.WEIGHTS ./experiments/output_bak/train/voc_2007_train/generalized_rcnn/model_final.pkl \
NUM_GPUS 1Reference
https://blog.csdn.net/weixin_35653315/article/details/71028523