合并 COCO 数据集中的某些类别

Question

我正在尝试合并 coco 数据集上的某些类以进行评估。我的目标是将类别 "cars"、"trucks"、"bus" 合并到一个新类别 "vehicles"。但我不想训练新模型。以下代码输出所有 80 个 Coco 类别的评估。

from detectron2.evaluation import COCOEvaluator, inference_on_dataset
from detectron2.data import build_detection_test_loader
from detectron2.modeling import build_model
from detectron2.checkpoint import DetectionCheckpointer

model = build_model(cfg)
DetectionCheckpointer(model).load(weights_path)

evaluator = COCOEvaluator("testsetPre_val", cfg, False, output_dir="./output/")
val_loader = build_detection_test_loader(cfg, "testsetPre_val")
inference_on_dataset(model, val_loader, evaluator)

有什么建议吗？

Answer 1

好吧，解决这个问题的简单方法是，让模型预测 "cars"、"buses" 和 "trucks"。但在绘制边界框之前将标签编辑为 "vehicles"。

在通过将检测到的对象传递给 TensorFlow 的 "visutil" 函数来围绕检测到的对象绘制边界框之前，只需使用一个简单的 if-else 语句：

if label in ["car", "buses", "trucks"]:
    label="vehicles"

如果您不想重新训练模型，这是唯一的方法。

但是，如果您想重新训练模型，请将 "buses"、"trucks" 和 "cars" 的标记更改为 "vehicles"。

合并 COCO 数据集中的某些类别

Merging certain categories from COCO dataset

python

machine-learning

object-detection