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MS COCO数据集

人工智能 迷途小书童 3年前 (2021-03-01) 3514次浏览 1个评论

简介

MS COCO 数据集是目标检测领域中另一个非常有名的大型数据集(前面介绍过 PASCAL VOC ),其中 COCOCommon Objects in COntext 的缩写,由微软公司构建,其中包含了 detectionsegmentationkeypoints 等任务,目前主要的赞助者有 MicrosoftFacebookGoogle 等大厂。

PASCAL VOC 数据集相比,MS COCO 中的图片数据,目标更多,尺寸更小且图片背景更加复杂,因此,在此数据集上的任务就显得更难。对于现在的检测算法来讲,在 MS COCO 上的检测结果俨然成为了衡量模型好坏的事实标准。

MS COCO 总共包含91个 stuff categories,80个 object cagegories 也就是我们常说的物体类别,下图是与 PASCAL VOC 的一个类别及数据量对比

MS COCO

评估标准

MS COCO 的评估标准比 PASCAL VOC 更加严格,跟 PASCAL VOC 使用 mAP 不同,MS COCO 的主要评价指标是 AP

MS COCO

从上图中可以看到:

  • MS COCO中的AP是在10个IOU (0.5开始,步长0.05,直到0.95) 层面以及80个类别层面的平均值
  • 针对三种不同大小(smallmediumlarge)提出了不同的测量标准
  • 除了AP,还提出了AR即(Average Recall)的评价标准,它的计算方法跟AP是类似的

标注格式

不同于 PASCAL VOC,一张图片对应一个 xml 文件,MS COCO 是直接将所有图片以及对应的 bbox 信息写在了一个 json 文件里。标注的 json 文件是这样的

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

info{
    "year": int,
    "version": str,
    "description": str,
    "contributor": str,
    "url": str,
    "date_created": datetime,
}

image{
    "id": int,
    "width": int,
    "height": int,
    "file_name": str,
    "license": int,
    "flickr_url": str,
    "coco_url": str,
    "date_captured": datetime,
}

license{
    "id": int,
    "name": str,
    "url": str,
}

{  
    "id": int,  
    "name": str,  
    "supercategory": str,  
    "keypoints": [str],  
    "skeleton": [edge]  
} 

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

这里有几个关键字,解释一下

  • info:记录数据集的基本信息
  • license:版权信息,也就是图片的出处
  • images:包含每一张图片的信息,主要包括文件名、宽、高、id
  • categories:类别信息,id编号从1开始,0是背景,还有个supercategory,比如说狗和猫,supercategory就是动物
  • annotations:训练集(或测试集)中bbox的数量

MS COCO 数据集中共有3种标注类型,分别是 object instancesobject keypointsimage captions,其中,infolicensesimages 三种结构是共享的,在不同的 json 文件中这三个类型是一样的,而 annotationcategory 是不同的

数据集下载

主要有2014和2017两个数据集,2014年的数据用于 Detection 目标检测、Captioning 字幕标注、Keypoints 关键点检测三个任务中,而2017年的数据在此基础之上,多了 StuffPanoptic 分割任务。

train2017
val2017
test2017

标注工具

推荐 labelme,直接使用 pip install labelme 就可以完成安装。使用方法也很简单,跟 labelImg 差不太多

MS COCO

PASCAL VOC和MS COCO相互转化

可以使用下面这个开源工具 https://github.com/veraposeidon/labelme2Datasets

COCO API

MS COCO 提供了相关的 API,用来进行数据集的操作,地址是: https://github.com/cocodataset/cocoapi,它提供了 PythonLuaMatlib 的接口,这里以 Python 为例

首先是安装

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
make

下面是官方给出的一个使用示例

from pycocotools.coco import COCO
import numpy as np
import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
pylab.rcParams['figure.figsize'] = (8.0, 10.0)

dataDir='..'
dataType='val2017'
annFile='{}/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir,dataType)
# 通过instance annotations的json文件得到coco对象
coco=COCO(annFile)

cats = coco.loadCats(coco.getCatIds())
nms=[cat['name'] for cat in cats]
# 输出目标类别
print('COCO categories: \n{}\n'.format(' '.join(nms)))

nms = set([cat['supercategory'] for cat in cats])
# 输出大类别,supercategory
print('COCO supercategories: \n{}'.format(' '.join(nms)))

# get all images containing given categories, select one at random
catIds = coco.getCatIds(catNms=['person','dog','skateboard']);
imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds );
imgIds = coco.getImgIds(imgIds = [324158])
# 得到img对象,图片信息都在这里
img = coco.loadImgs(imgIds[np.random.randint(0,len(imgIds))])[0]

# 读取图片并显示出来
# I = io.imread('%s/images/%s/%s'%(dataDir,dataType,img['file_name']))
# use url to load image
I = io.imread(img['coco_url'])
plt.axis('off')
plt.imshow(I)
plt.show()

代码执行后显示

MS COCO

参考资料

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