MS COCO数据集标注格式解析

本文详细解析了MS COCO数据集的标注格式,包括images、licenses、object instances和object keypoints等任务的结构。重点讲解了annotation字段中的segmentation(根据iscrowd区分polygon和RLE格式)、bbox(矩形框坐标)、area(标注区域面积)以及keypoints(关键点坐标及状态)。同时介绍了category字段中的category id、supercategory name以及keypoints和skeleton的含义。COCO关键点检测任务涉及18个关键点,与MPI的15个有所不同。

COCO是微软提供的一个图像识别的数据集。其中包括3个tasks,分别是object instances, object keypoints, 和image captions,存储格式为JSON。

基本的数据结构定义如下:

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

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,
}

其中images和licenses是包含多个实例的数组。

三个tasks的格式相近,这里以一段object keypoints的实例代码为例进行解析。

{
"info" : info, "images" : [image], "annotations" : [annotation], "licenses" : [license],
}
"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
### 关于 MS COCO 数据集的下载与使用 #### 数据集简介 MS COCO (Microsoft Common Objects in Context) 是一个广泛应用于计算机视觉领域的高质量数据集,涵盖了对象检测、分割、关键点检测以及图像字幕生成等多个任务。其特点在于不仅提供了丰富的标注信息(如边界框、像素级掩码),还包括了详细的语义描述[^2]。 #### 下载地址 对于不同版本的 MS COCO 数据集,可以根据需求选择对应的年份版本进行下载: - **MS COCO 2014**: 提供训练集、验证集和测试集的图片及其标注文件。可以通过官方提供的链接获取完整的数据集资源。 - **MS COCO 2017**: 更新后的版本,优化了部分结构并增加了新的功能支持。同样包含多个子集划分,并附带详细的 JSON 文件作为标注说明[^4]。 具体下载页面如下: - 官方网站: [http://cocodataset.org/#download](http://cocodataset.org/#download) - 镜像站点或其他第三方托管平台也可能提供便捷的访问方式。 #### 使用方法概述 为了高效利用此数据集开展研究工作或者工程项目开发活动,在实际操作过程中需要注意以下几个方面事项: ##### 准备环境 确保安装好必要的依赖库来处理这些大规模的数据集合体。例如 `pycocotools` 工具包能够帮助解析JSON格式标签文档并与原始图像关联起来形成统一管理框架体系[^3]: ```bash pip install pycocotools ``` ##### 加载数据样本实例演示代码片段 下面给出了一段简单的Python脚本用来展示如何加载一张来自COCO train2017中的照片连同它的目标实体标记信息一起呈现出来: ```python from pycocotools.coco import COCO import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 初始化COCO API 对象 dataDir='path_to_coco_dataset' dataType='train2017' # 或者 'val2017',取决于你想查看哪个分区的内容 annFile='{}/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir,dataType) coco=COCO(annFile) # 获取随机ID编号的一张图片记录条目详情 imgIds = coco.getImgIds() imgId = imgIds[np.random.randint(len(imgIds))] imgInfo = coco.loadImgs(ids=imgId)[0] # 显示原图 I=cv2.imread('{}/{}/{}'.format(dataDir, dataType,imgInfo['file_name'])) plt.figure(figsize=(8,6)) plt.imshow(I[:,:,::-1]); plt.axis('off') # 绘制边框及分类名称 catIds=coco.getCatIds(catNms=['person','bicycle']) anns_ids = coco.getAnnIds(imgIds=imgId, catIds=catIds, iscrowd=None) anns = coco.loadAnns(anns_ids) for ann in anns: bbox=np.array(ann["bbox"],dtype=int) x,y,w,h=bbox[:4] cv2.rectangle(I,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),thickness=2) text="{}:{:.2f}".format(coco.cats[ann['category_id']]['name'],ann['score']) if 'score' in ann else "" cv2.putText(I,text,(x,y-10),fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=.5,color=(0,255,0)) plt.figure(figsize=(8,6)); plt.imshow(I[:,:,::-1]); plt.axis('off') ``` 上述程序展示了基本的功能模块调用流程,包括但不限于读取指定目录下的annotation json文件创建对应API接口;选取特定类别的物体筛选条件过滤符合条件的目标列表项;最后通过opencv绘制矩形区域轮廓线条表示各个感兴趣区的位置范围等等。 #### 注意要点 当涉及到深度学习模型训练阶段时,则可能还需要额外准备预处理步骤比如裁剪缩放变换增强等手段提升泛化能力效果表现良好情况下再投入正式生产环境中运行评估性能指标情况是否满足预期标准要求即可完成整个闭环周期内的全部环节衔接顺畅无误为止结束本次讨论主题内容总结完毕谢谢大家聆听! ---
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