Pascal VOC & COCO数据集介绍

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_cow

other:（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 1

Reference

https://blog.csdn.net/weixin_35653315/article/details/71028523

https://blog.csdn.net/u012905422/article/details/52372755