MS COCO 风格数据集的通用加载函数

Question

我正在使用 Mask-RCNN 并想训练我自己的几类 coco 风格的数据集。首先，我只有 2 classes（除了背景）。

虽然 Mask-RCNN 自带样本数据集，但它们要么只包含一个 class，要么它们自己生成数据，这让我无法理解如何加载带注释的图像并开始训练。我在 Python 函数上花费了大量时间，但不断收到如下错误：

TypeError: list indices must be integers or slices, not str

这让我一头雾水。

我当前的加载器（用于加载我的 coco 样式数据集）如下（来自 Mask R-CNN 存储库中的 coco 加载器）

 def load_components(self, dataset_dir, subset, year=DEFAULT_DATASET_YEAR):

    coco = COCO("{}/annotations/instances_{}{}.json".format(dataset_dir, subset, year))
    if subset == "minival" or subset == "valminusminival":
        subset = "val"
    image_dir = "{}/{}{}".format(dataset_dir, subset, year)

    # Load all classes or a subset?
    class_ids = sorted(coco.getCatIds())

    # All images or a subset?
    image_ids = list(coco.imgs.keys())

    # Add classes
    for i in class_ids:
        self.add_class("coco", i, coco.loadCats(i)[0]["name"])

    # Add images
    for i in image_ids:
        self.add_image(
            "coco", image_id=i,
            path=os.path.join(image_dir, coco.imgs[i]['file_name']),
            width=coco.imgs[i]["width"],
            height=coco.imgs[i]["height"],
            annotations=coco.loadAnns(coco.getAnnIds(
                imgIds=[i], catIds=class_ids, iscrowd=None)))

自然不会加载任何东西。

谁能帮我写一个加载器函数，它可以用于各种 coco 风格的数据集，无论 class 数量如何？

这是我的数据集结构，是 coco 风格的：

components
│
└───train
│   │ 
│   └───annotations
│   │    │ <image_id>_<object_class_name>_<annotation_id>.png
│   │    │ ...
│   │   
│   └───<subset><year>
│   │    │   <image_id>.jpeg
│   │    │   ...  
│   └───  instances_components_train2018.json
└───val
    │ 
    └───annotations
    │    │ <image_id>_<object_class_name>_<annotation_id>.png
    │    │ ...
    │   
    └───<subset><year>
    │    │   <image_id>.jpeg
    │    │   ...
    │    │  
    └───  instances_components_val2018.json

编辑：完整追溯：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-5f1fb6581c25> in <module>()
      1 # Load dataset
      2 dataset = components.ComponentsDataset()
----> 3 dataset.load_components(DATASET_DIR, subset="train")
      4 
      5 # Must call before using the dataset

~/workspace/Mask_RCNN/samples/components/components.py in load_components(self, dataset_dir, subset)
     72         # Load all classes or a subset?
     73         class_ids = sorted(coco.getCatIds())
---> 74 
     75         # All images or a subset?
     76         image_ids = list(coco.imgs.keys())

~/workspace/Mask_RCNN/samples/components/components.py in <listcomp>(.0)
     72         # Load all classes or a subset?
     73         class_ids = sorted(coco.getCatIds())
---> 74 
     75         # All images or a subset?
     76         image_ids = list(coco.imgs.keys())

TypeError: list indices must be integers or slices, not str

Answer 1

好的，我明白了。我找到了一个文件 here，显示了加载 coco 样式数据集并使其工作的通用方法。

当然，如果你想这样做，你需要稍微修改变量，因为它最初是为"shapes"数据集设计的。因此，您将具有 "shapes" 的所有内容重命名为您的数据集名称。

请勿尝试更改功能及其工作方式。不要试图将其他内容复制到该代码中，整个结构是一个链式结构，如果您更改函数中的某些内容（就流程而言），您可能无法获得代码运行.

MS COCO 风格数据集的通用加载函数

Generic Loader Function for MS COCO Style Dataset

python

deep-learning

mscoco