1. 問題解決のプロセス
ターゲット検出モデル fast_rcnn を実装するには、モデルのトレーニングに coco データ セットを使用する準備をします。ここで、coco データ セットをインポートし、データ セット処理を実行する必要があります。
import torch
import torchvision
import torch.utils.data
from pycocotools.coco import COCO
def convert_to_coco_api(ds):
coco_ds = COCO()
# annotation IDs need to start at 1, not 0
ann_id = 1
dataset = {
'images': [], 'categories': [], 'annotations': []}
categories = set()
for img_idx in range(len(ds)):
# find better way to get target
hw, targets = ds.coco_index(img_idx)
image_id = targets["image_id"].item()
img_dict = {
}
img_dict['id'] = image_id
img_dict['height'] = hw[0]
img_dict['width'] = hw[1]
dataset['images'].append(img_dict)
bboxes = targets["boxes"]
bboxes[:, 2:] -= bboxes[:, :2]
bboxes = bboxes.tolist()
labels = targets['labels'].tolist()
areas = targets['area'].tolist()
iscrowd = targets['iscrowd'].tolist()
num_objs = len(bboxes)
for i in range(num_objs):
ann = {
}
ann['image_id'] = image_id
ann['bbox'] = bboxes[i]
ann['category_id'] = labels[i]
categories.add(labels[i])
ann['area'] = areas[i]
ann['iscrowd'] = iscrowd[i]
ann['id'] = ann_id
dataset['annotations'].append(ann)
ann_id += 1
dataset['categories'] = [{
'id': i} for i in sorted(categories)]
coco_ds.dataset = dataset
coco_ds.createIndex()
return coco_ds
def get_coco_api_from_dataset(dataset):
for _ in range(10):
if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection):
break
if isinstance(dataset, torch.utils.data.Subset):
dataset = dataset.dataset
if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection):
return dataset.coco
return convert_to_coco_api(dataset)
运行出现
現在の環境にはpycocotools
モジュールが存在しないため、モジュールが必要であると結論付けることができます。
pip install pycocotools
------报错了-------
次に、クエリには gitee からダウンロードする方法があります
pip install git+https://gitee.com/pursuit_zhangyu/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
------报错了-------
上記のエラー メッセージがモジュールの不足であることが判明した場合はCython
、Cython モジュールをダウンロードしてください。
pip install Cython
その後、前のステップに進みます
pip install git+https://gitee.com/pursuit_zhangyu/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
------还是不行-------
最終的に、Linux のダウンロードは上記の操作であることがわかりました。私は風が強いので、次の手順に従う必要があります。
pip install pycocotools-windows
成功!!