动手学CV-目标检测入门教程2：VOC数据集

Posted 2023-02-20 随煜而安

3.2 目标检测数据集VOC

本文来自开源组织 DataWhale 🐳 CV小组创作的目标检测入门教程。

对应开源项目 《动手学CV-Pytorch》 的第3章的内容，教程中涉及的代码也可以在项目中找到，后续会持续更新更多的优质内容，欢迎⭐️。

如果使用我们教程的内容或图片，请在文章醒目位置注明我们的github主页链接：https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv-pytorch

3.2.1 VOC数据集简介

VOC数据集是目标检测领域最常用的标准数据集之一，几乎所有检测方向的论文，如faster_rcnn、yolo、SSD等都会给出其在VOC数据集上训练并评测的效果。因此我们我们的教程也基于VOC来开展实验，具体地，我们使用VOC2007和VOC2012这两个最流行的版本作为训练和测试的数据。

数据集类别

VOC数据集在类别上可以分为4大类，20小类，其类别信息如图3-5所示。

图3-5 VOC数据集目标类别划分

数据集量级

VOC数量集图像和目标数量的基本信息如下图3-6所示:

图3-6 VOC数据集数据量级对比

其中，Images表示图片数量，Objects表示目标数量

数据集下载

VOC官网经常上不去，为确保后续实验准确且顺利的进行，大家可以点击这里的百度云链接进行下载：

🐳 VOC百度云下载链接 解压码(7aek)

下载后放到dataset目录下解压即可

下面是通过官网下载的步骤：

1. 进入VOC官网链接：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

2. 在图3-7所示区域找到历年VOC挑战赛链接，比如选择VOC2012.

图3-7 VOC官网页面

3. 在VOC2012页面，找到图3-8所示区域，点击下载即可。

图3-8 VOC2012数据集下载页面

4. VOC2007同理进行下载即可

数据集说明

将下载得到的压缩包解压，可以得到如图3-9所示的一系列文件夹，由于VOC数据集不仅被拿来做目标检测，也可以拿来做分割等任务，因此除了目标检测所需的文件之外，还包含分割任务所需的文件，比如SegmentationClass,SegmentationObject，这里，我们主要对目标检测任务涉及到的文件进行介绍。

图3-9 VOC压缩包解压所得文件夹示例

1.JPEGImages

这个文件夹中存放所有的图片，包括训练验证测试用到的所有图片。

2.ImageSets

这个文件夹中包含三个子文件夹，Layout、Main、Segmentation

• Layout文件夹中存放的是train，valid，test和train+valid数据集的文件名

• Segmentation文件夹中存放的是分割所用train，valid，test和train+valid数据集的文件名

• Main文件夹中存放的是各个类别所在图片的文件名，比如cow_val，表示valid数据集中，包含有cow类别目标的图片名称。

3.Annotations

Annotation文件夹中存放着每张图片相关的标注信息，以xml格式的文件存储，可以通过记事本或者浏览器打开，我们以000001.jpg这张图片为例说明标注文件中各个属性的含义，见图3-10。

图3-10 VOC数据集000001.jpg图片（左）和标注信息（右）

猛一看去，内容又多又复杂，其实仔细研究一下，只有红框区域内的内容是我们真正需要关注的。

1. filename：图片名称

2. size：图片宽高，

3. depth表示图片通道数

4. object：表示目标，包含下面两部分内容。

• 首先是目标类别name为dog。pose表示目标姿势为left，truncated表示是否是一个被截断的目标，1表示是，0表示不是，在这个例子中，只露出狗头部分，所以truncated为1。difficult为0表示此目标不是一个难以识别的目标。

• 然后就是目标的bbox信息，可以看到，这里是以[xmin,ymin,xmax,ymax]格式进行标注的，分别表示dog目标的左上角和右下角坐标。

5. 一张图片中有多少需要识别的目标，其xml文件中就有多少个object。上面的例子中有两个object，分别对应人和狗。

3.2.2 VOC数据集的dataloader的构建

1. 数据集准备

根据上面的介绍可以看出，VOC数据集的存储格式还是比较复杂的，为了后面训练中的读取代码更加简洁，这里我们准备了一个预处理脚本create_data_lists.py。

该脚本的作用是进行一系列的数据准备工作，主要是提前将记录标注信息的xml文件(Annotations)进行解析，并将信息整理到json文件之中，这样在运行训练脚本时，只需简单的从json文件中读取已经按想要的格式存储好的标签信息即可。

注: 这样的预处理并不是必须的，和算法或数据集本身均无关系，只是取决于开发者的代码习惯，不同检测框架的处理方法也是不一致的。

可以看到，create_data_lists.py脚本仅有几行代码，其内部调用了utils.py中的create_data_lists方法：

"""python
    create_data_lists
"""
from utils import create_data_lists

if __name__ == '__main__':
    # voc07_path，voc12_path为我们训练测试所需要用到的数据集，output_folder为我们生成构建dataloader所需文件的路径
    # 参数中涉及的路径以个人实际路径为准，建议将数据集放到dataset目录下，和教程保持一致
    create_data_lists(voc07_path='../../../dataset/VOCdevkit/VOC2007',
                      voc12_path='../../../dataset/VOCdevkit/VOC2012',
                      output_folder='../../../dataset/VOCdevkit')

设置好对应路径后，我们运行数据集准备脚本:

tiny_detector_demo$ python create_data_lists.py

很快啊！dataset/VOCdevkit目录下就生成了若干json文件，这些文件会在后面训练中真正被用到。

不妨手动打开这些json文件，看下都记录了哪些信息。

下面来介绍一下parse_annotation函数内部都做了什么，json中又记录了哪些信息。这部分作为选学，不感兴趣可以跳过，只要你已经明确了json中记录的信息的含义。

代码阅读可以参照注释，建议配图3-11一起食用：

"""python
    xml文件解析
"""

import json
import os
import torch
import random
import xml.etree.ElementTree as ET	#解析xml文件所用工具
import torchvision.transforms.functional as FT

#GPU设置
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# Label map
#voc_labels为VOC数据集中20类目标的类别名称
voc_labels = ('aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable',
              'dog', 'horse', 'motorbike', 'person', 'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor')

#创建label_map字典，用于存储类别和类别索引之间的映射关系。比如：1：'aeroplane'， 2：'bicycle'，......
label_map = k: v + 1 for v, k in enumerate(voc_labels)
#VOC数据集默认不含有20类目标中的其中一类的图片的类别为background，类别索引设置为0
label_map['background'] = 0

#将映射关系倒过来，类别名称：类别索引
rev_label_map = v: k for k, v in label_map.items()  # Inverse mapping

#解析xml文件，最终返回这张图片中所有目标的标注框及其类别信息，以及这个目标是否是一个difficult目标
def parse_annotation(annotation_path):
    #解析xml
    tree = ET.parse(annotation_path)
    root = tree.getroot()

    boxes = list()	#存储bbox
    labels = list()	#存储bbox对应的label
    difficulties = list()	#存储bbox对应的difficult信息
    
    #遍历xml文件中所有的object，前面说了，有多少个object就有多少个目标
    for object in root.iter('object'):
		#提取每个object的difficult、label、bbox信息
        difficult = int(object.find('difficult').text == '1')
        label = object.find('name').text.lower().strip()
        if label not in label_map:
            continue
        bbox = object.find('bndbox')
        xmin = int(bbox.find('xmin').text) - 1
        ymin = int(bbox.find('ymin').text) - 1
        xmax = int(bbox.find('xmax').text) - 1
        ymax = int(bbox.find('ymax').text) - 1
		#存储
        boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
        labels.append(label_map[label])
        difficulties.append(difficult)
	
    #返回包含图片标注信息的字典
    return 'boxes': boxes, 'labels': labels, 'difficulties': difficulties

看了上面的代码如果还不太明白，试试结合这张图理解下:

图3-11 xml解析流程图

接下来看一下create_data_lists函数在做什么，建议配图3-12一起食用：

"""python
    分别读取train和valid的图片和xml信息，创建用于训练和测试的json文件
"""
def create_data_lists(voc07_path, voc12_path, output_folder):
    """
    Create lists of images, the bounding boxes and labels of the objects in these images, and save these to file.
    :param voc07_path: path to the 'VOC2007' folder
    :param voc12_path: path to the 'VOC2012' folder
    :param output_folder: folder where the JSONs must be saved
    """
    
    #获取voc2007和voc2012数据集的绝对路径
    voc07_path = os.path.abspath(voc07_path)
    voc12_path = os.path.abspath(voc12_path)

    train_images = list()
    train_objects = list()
    n_objects = 0

    # Training data
    for path in [voc07_path, voc12_path]:

        # Find IDs of images in training data
        #获取训练所用的train和val数据的图片id
        with open(os.path.join(path, 'ImageSets/Main/trainval.txt')) as f:
            ids = f.read().splitlines()
		
        #根据图片id，解析图片的xml文件，获取标注信息
        for id in ids:
            # Parse annotation's XML file
            objects = parse_annotation(os.path.join(path, 'Annotations', id + '.xml'))
            if len(objects['boxes']) == 0:	#如果没有目标则跳过
                continue
            n_objects += len(objects)		#统计目标总数
            train_objects.append(objects)	#存储每张图片的标注信息到列表train_objects
            train_images.append(os.path.join(path, 'JPEGImages', id + '.jpg'))	#存储每张图片的路径到列表train_images，用于读取图片

    assert len(train_objects) == len(train_images)		#检查图片数量和标注信息量是否相等，相等才继续执行程序

    # Save to file
    #将训练数据的图片路径，标注信息，类别映射信息，分别保存为json文件
    with open(os.path.join(output_folder, 'TRAIN_images.json'), 'w') as j:
        json.dump(train_images, j)
    with open(os.path.join(output_folder, 'TRAIN_objects.json'), 'w') as j:
        json.dump(train_objects, j)
    with open(os.path.join(output_folder, 'label_map.json'), 'w') as j:
        json.dump(label_map, j)  # save label map too

    print('\\nThere are %d training images containing a total of %d objects. Files have been saved to %s.' % (
        len(train_images), n_objects, os.path.abspath(output_folder)))

    
    #与Train data一样，目的是将测试数据的图片路径，标注信息，类别映射信息，分别保存为json文件，参考上面的注释理解
    # Test data
    test_images = list()
    test_objects = list()
    n_objects = 0

    # Find IDs of images in the test data
    with open(os.path.join(voc07_path, 'ImageSets/Main/test.txt')) as f:
        ids = f.read().splitlines()

    for id in ids:
        # Parse annotation's XML file
        objects = parse_annotation(os.path.join(voc07_path, 'Annotations', id + '.xml'))
        if len(objects) == 0:
            continue
        test_objects.append(objects)
        n_objects += len(objects)
        test_images.append(os.path.join(voc07_path, 'JPEGImages', id + '.jpg'))

    assert len(test_objects) == len(test_images)

    # Save to file
    with open(os.path.join(output_folder, 'TEST_images.json'), 'w') as j:
        json.dump(test_images, j)
    with open(os.path.join(output_folder, 'TEST_objects.json'), 'w') as j:
        json.dump(test_objects, j)

    print('\\nThere are %d test images containing a total of %d objects. Files have been saved to %s.' % (
        len(test_images), n_objects, os.path.abspath(output_folder)))

同样，建议配图食用：

图3-12 数据准备流程图（以train_dataset为例）

到这里，我们的训练数据就准备好了，接下来开始一步步构建训练所需的dataloader吧！

2.构建dataloader

在这里，我们假设你对Pytorch的 Dataset 和 DataLoader 两个概念有最基本的了解。

如果没有，也不必担心，你可以先阅读一下第2-1节数据读取与数据扩增，进行简单的了解。

下面开始介绍构建dataloader的相关代码:

1.首先了解一下训练的时候在哪里定义了dataloader以及是如何定义的。

以下是train.py中的部分代码段：

    #train_dataset和train_loader的实例化
    train_dataset = PascalVOCDataset(data_folder,
                                     split='train',
                                     keep_difficult=keep_difficult)
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True,
                                               collate_fn=train_dataset.collate_fn, num_workers=workers,
                                               pin_memory=True)  # note that we're passing the collate function here

可以看到，首先需要实例化PascalVOCDataset类得到train_dataset，然后将train_dataset传入torch.utils.data.DataLoader，进而得到train_loader。

2.接下来看一下PascalVOCDataset是如何定义的。

代码位于 datasets.py 脚本中，可以看到，PascalVOCDataset继承了torch.utils.data.Dataset，然后重写了__init__ , __getitem__, __len__ 和 collate_fn 四个方法，这也是我们在构建自己的dataset的时候需要经常做的工作，配合下面注释理解代码：

"""python
    PascalVOCDataset具体实现过程
"""
import torch
from torch.utils.data import Dataset
import json
import os
from PIL import Image
from utils import transform


class PascalVOCDataset(Dataset):
    """
    A PyTorch Dataset class to be used in a PyTorch DataLoader to create batches.
    """
	
    #初始化相关变量
    #读取images和objects标注信息
    def __init__(self, data_folder, split, keep_difficult=False):
        """
        :param data_folder: folder where data files are stored
        :param split: split, one of 'TRAIN' or 'TEST'
        :param keep_difficult: keep or discard objects that are considered difficult to detect?
        """
        self.split = split.upper()	#保证输入为纯大写字母，便于匹配'TRAIN', 'TEST'

        assert self.split in 'TRAIN', 'TEST'

        self.data_folder = data_folder
        self.keep_difficult = keep_difficult

        # Read data files
        with open(os.path.join(data_folder, self.split + '_images.json'), 'r') as j:
            self.images = json.load(j)
        with open(os.path.join(data_folder, self.split + '_objects.json'), 'r') as j:
            self.objects = json.load(j)

        assert len(self.images) == len(self.objects)

    #循环读取image及对应objects
    #对读取的image及objects进行tranform操作（数据增广）
    #返回PIL格式图像，标注框，标注框对应的类别索引，对应的difficult标志(True or False)
    def __getitem__(self, i):
        # Read image
        #*需要注意，在pytorch中，图像的读取要使用Image.open()读取成PIL格式，不能使用opencv
        #*由于Image.open()读取的图片是四通道的(RGBA)，因此需要.convert('RGB')转换为RGB通道
        image = Image.open(self.images[i], mode='r')
        image = image.convert('RGB')

        # Read objects in this image (bounding boxes, labels, difficulties)
        objects = self.objects[i]
        boxes = torch.FloatTensor(objects['boxes'])  # (n_objects, 4)
        labels = torch.LongTensor(objects['labels'])  # (n_objects)
        difficulties = torch.ByteTensor(objects['difficulties'])  # (n_objects)

        # Discard difficult objects, if desired
        #如果self.keep_difficult为False,即不保留difficult标志为True的目标
        #那么这里将对应的目标删去
        if not self.keep_difficult:
            boxes = boxes[1 - difficulties]
            labels = labels[1 - difficulties]
            difficulties = difficulties[1 - difficulties]

        # Apply transformations
        #对读取的图片应用transform
        image, boxes, labels, difficulties = transform(image, boxes, labels, difficulties, split=self.split)

        return image, boxes, labels, difficulties

    #获取图片的总数，用于计算batch数
    def __len__(self):
        return len(self.images)

    #我们知道，我们输入到网络中训练的数据通常是一个batch一起输入，而通过__getitem__我们只读取了一张图片及其objects信息
    #如何将读取的一张张图片及其object信息整合成batch的形式呢？
    #collate_fn就是做这个事情，
    #对于一个batch的images，collate_fn通过torch.stack()将其整合成4维tensor，对应的objects信息分别用一个list存储
    def collate_fn(self, batch):
        """
        Since each image may have a different number of objects, we need a collate function (to be passed to the DataLoader).
        This describes how to combine these tensors of different sizes. We use lists.
        Note: this need not be defined in this Class, can be standalone.
        :param batch: an iterable of N sets from __getitem__()
        :return: a tensor of images, lists of varying-size tensors of bounding boxes, labels, and difficulties
        """

        images = list()
        boxes = list()
        labels = list()
        difficulties = list()

        for b in batch:
            images.append(b[0])
            boxes.append(b[1])
            labels.append(b[2])
            difficulties.append(b[3])
            
		#(3,224,224) -> (N,3,224,224)
        images = torch.stack(images, dim=0)

        return images, boxes, labels, difficulties  # tensor (N, 3, 224, 224), 3 lists of N tensors each
    

3.关于数据增强

到这里为止，我们的dataset就算是构建好了，已经可以传给torch.utils.data.DataLoader来获得用于输入网络训练的数据了。

但是不急，构建dataset中有个很重要的一步我们上面只是提及了一下，那就是transform操作(数据增强)。

也就是这一行代码

image, boxes, labels, difficulties = transform(image, boxes, labels, difficulties, split=self.split)

这部分比较重要，但是涉及代码稍多，对于基础较薄弱的伙伴可以作为选学内容，后面再认真读代码。你只需知道，同分类网络一样，训练目标检测网络同样需要进行数据增强，这对提升网络精度和泛化能力很有帮助。

需要注意的是，涉及位置变化的数据增强方法，同样需要对目标框进行一致的处理，因此目标检测框架的数据处理这部分的代码量通常都不小，且比较容易出bug。这里为了降低代码的难度，我们只是使用了几种比较简单的数据增强。

transform 函数的具体代码实现位于 utils.py 中，下面简单进行讲解：

"""python
	transform操作是训练模型中一项非常重要的工作，其中不仅包含数据增强以提升模型性能的相关操作，也包含如数据类型转换(PIL to Tensor)、归一化(Normalize)这些必要操作。
"""
import json
import os
import torch
import random
import xml.etree.ElementTree as ET
import torchvision.transforms.functional as FT

"""
可以看到，transform分为TRAIN和TEST两种模式，以本实验为例：

在TRAIN时进行的transform有：
1.以随机顺序改变图片亮度，对比度，饱和度和色相，每种都有50％的概率被执行。photometric_distort
2.扩大目标，expand
3.随机裁剪图片，random_crop
4.0.5的概率进行图片翻转，flip
*注意：a. 第一种transform属于像素级别的图像增强，目标相对于图片的位置没有改变，因此bbox坐标不需要变化。
         但是2，3，4，5都属于图片的几何变化，目标相对于图片的位置被改变，因此bbox坐标要进行相应变化。
         
在TRAIN和TEST时都要进行的transform有：
1.统一图像大小到(224,224)，resize
2.PIL to Tensor
3.归一化，FT.normalize()

注1: resize也是一种几何变化，要知道应用数据增强策略时，哪些属于几何变化，哪些属于像素变化
注2: PIL to Tensor操作，normalize操作必须执行
"""

def transform(image, boxes, labels, difficulties, split):
    """
    Apply the transformations above.
    :param image: image, a PIL Image
    :param boxes: bounding boxes in boundary coordinates, a tensor of dimensions (n_objects, 4)
    :param labels: labels of objects, a tensor of dimensions (n_objects)
    :param difficulties: difficulties of detection of these objects, a tensor of dimensions (n_objects)
    :param split: one of 'TRAIN' or 'TEST', since different sets of transformations are applied
    :return: transformed image, transformed bounding box coordinates, transformed labels, transformed difficulties
    """
    
    #在训练和测试时使用的transform策略往往不完全相同，所以需要split变量指明是TRAIN还是TEST时的transform方法
    assert split in 'TRAIN', 'TEST'

    # Mean and standard deviation of ImageNet data that our base VGG from torchvision was trained on
    # see: https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html
    #为了防止由于图片之间像素差异过大而导致的训练不稳定问题，图片在送入网络训练之间需要进行归一化
    #对所有图片各通道求mean和std来获得
    mean = [0.485, 0.456, 0.406]
    std = [0.229, 0.224, 0.225]

    new_image = image
    new_boxes = boxes
    new_labels = labels
    new_difficulties = difficulties
    
    # Skip the following operations for evaluation/testing
    if split == 'TRAIN':
        # A series of photometric distortions in random order, each with 50% chance of occurrence, as in Caffe repo
        new_image = photometric_distort(new_image动手学CV-目标检测入门教程：基本概念

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