Detection物体识别-制作PASCAL VOC数据集

Posted 2021-03-09 neo007

代码下载：github

PASCAL VOC数据集

PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge
默认为20类物体

1 数据集结构

①JPEGImages

JPEGImages文件夹中包含了PASCAL VOC所提供的所有的图片信息，包括了训练图片和测试图片。

ref：PASCAL VOC数据集分析

②Annotations

Annotations文件夹中存放的是xml格式的标签文件，每一个xml文件都对应于JPEGImages文件夹中的一张图片。

xml文件的具体格式如下：（对于2007_000392.jpg）

<annotation>
    <folder>VOC2012</folder>                           
    <filename>2007_000392.jpg</filename>                               //文件名
    <source>                                                           //图像来源（不重要）
        <database>The VOC2007 Database</database>
        <annotation>PASCAL VOC2007</annotation>
        <image>flickr</image>
    </source>
    <size>                                             //图像尺寸（长宽以及通道数）                      
        <width>500</width>
        <height>332</height>
        <depth>3</depth>
    </size>
    <segmented>1</segmented>                                   //是否用于分割（在图像物体识别中01无所谓）
    <object>                                                           //检测到的物体
        <name>horse</name>                                         //物体类别
        <pose>Right</pose>                                         //拍摄角度
        <truncated>0</truncated>                                   //是否被截断（0表示完整）
        <difficult>0</difficult>                                   //目标是否难以识别（0表示容易识别）
        <bndbox>                                                   //bounding-box（包含左下角和右上角xy坐标）
            <xmin>100</xmin>
            <ymin>96</ymin>
            <xmax>355</xmax>
            <ymax>324</ymax>
        </bndbox>
    </object>
    <object>                                                           //检测到多个物体
        <name>person</name>
        <pose>Unspecified</pose>
        <truncated>0</truncated>
        <difficult>0</difficult>
        <bndbox>                    //检测矩形框坐标
            <xmin>198</xmin>
            <ymin>58</ymin>
            <xmax>286</xmax>
            <ymax>197</ymax>
        </bndbox>
    </object>
</annotation>

对应的图片为：

③ImageSets

ImageSets存放的是每一种类型的challenge对应的图像数据。
在ImageSets下有四个文件夹：

其中Action下存放的是人的动作（例如running、jumping等等，这也是VOC challenge的一部分）
Layout下存放的是具有人体部位的数据（人的head、hand、feet等等，这也是VOC challenge的一部分）
Main下存放的是图像物体识别的数据，总共分为20类。
Segmentation下存放的是可用于分割的数据。

在这里主要考察Main文件夹。

Main文件夹下包含了20个分类的***_train.txt、***_val.txt和***_trainval.txt。
这些txt中的内容都差不多如下：

前面的表示图像的name，后面的1代表正样本，-1代表负样本。
_train中存放的是训练使用的数据，每一个class的train数据都有5717个。
_val中存放的是验证结果使用的数据，每一个class的val数据都有5823个。
_trainval将上面两个进行了合并，每一个class有11540个。
需要保证的是train和val两者没有交集，也就是训练数据和验证数据不能有重复，在选取训练数据的时候 ，也应该是随机产生的。

Ref: PASCAL VOC数据集分析

2 生成/创建 PASCAL VOC 数据集

2.1 利用现有数据集 - Openimages

900万张标注图像，谷歌发布Open Images最新V3版

该数据集包含一个训练集（9011219张图像）、一个验证集（41620张图像）和一个测试集（125436张图像）。V1 版本里的验证集在 V2 版本中被划分为验证集和测试集，这样做是为了更好地进行评估。Open Images 中的所有图像都标注有图像级标签和边界框

600余物体类别在线浏览
分类标签示例：

2.1.1 下载openimages

到官网下载的时候要一次性下载所有的部分，不仅文件很大，而且下载的也不大快，更重要的是自己训练要用到的类别并不多。

我采用的是工具箱的方法（https://github.com/EscVM/OIDv4_ToolKit），实际操作起来也挺顺利的。
Open Images V4 下载自己需要的特定类别

Step1：Install the required packages
pip install -r requirements.txt

Step2：
python main.py downloader --classes ./classes.txt --type_csv all --limit 3000

用法：main.py [-h] [--Dataset/path/to/OID/csv/] [-y]
               [ - 类列表[类列表...]]
               [--type_csv'train'或'validation'或'test'或'all']
               [--sub 子人验证图像的子集或机器生成的h或m）]
               [--image_IsOccluded 1或0] [ -  image_IsTruncated 1或0]
               [--image_IsGroupOf 1或0] [ -  image_IsDepiction 1或0]
               [--image_IsInside 1或0] [--multiclasses 0（默认值或1）
               [--n_threads [默认20]] [--noLabels]
               [--limit integer number]
               <command>'downloader'，'visualizer'或'ill_downloader'。
Open Image Dataset Downloader
打开图像数据集下载程序
位置参数：
  <command>'downloader'，'visualizer'或'ill_downloader'。
                        'downloader'，'visualizer'或'ill_downloader'。
可选参数：
  -h， --help      显示此帮助消息并退出
  --Dataset /path/to/OID/csv/
                        OID数据集文件夹的目录
  -y， --yes 是和是可以下载丢失的文件
   - 类列表[类列表...]
                        所需类的“字符串”序列
  --type_csv'train'或'validation'或'test'或'all'
                        从什么csv搜索图像
  --sub  人工验证图像或机器生成的子集（h或m）
                        从人类验证的数据集或从
                        机器生成一个。
  --image_IsOccluded 1或0
                        图像的可选特征。表示
                        对象被图像中的另一个对象遮挡。
  --image_IsTruncated 1或0
                        图像的可选特征。表示
                        对象超出图像的边界。
  --image_IsGroupOf 1或0
                        图像的可选特征。表示
                        盒子跨越一组物体（分钟5）。
  --image_IsDepiction 1或0
                        图像的可选特征。表示
                        对象是一个描述。
  --image_IsInside 1或0
                        图像的可选特征。表示a
                        从对象内部拍摄的照片。
  --multiclasses 0（默认值）或1
                        分别（0）或一起下载不同的类
                        （1）
  --n_threads [默认20]
                        要使用的线程数
  --noLabels            没有标签创作
  --limit integer number
                        要下载的图像数量的可选限制

下载完成后得到 OID Folder

2.1.2 csv生成.xml(以Google openimage为例）

代码下载：github

Step1:Get VOC.xml - csv2voc.py

Openimage.csv to Anotation/XXX.xml

• Input : OPEN_IMAGES_DIR = folder of csv file

  eg. where the validation-annotations-bbox.csv is.

• Output = Anotation/XXX.xml +
  test.txt、train.txt、val.txt、trainval.txt

生成后得到VOCify Folder

Note： 此时无需直接操作图片

test.txt、train.txt、val.txt、trainval.txt 后期训练时可再次生成，代码如下

# -*- coding：utf-8 -*- 
# -*- python3.5 
import os 
import random 
 
trainval_percent = 0.7 #可以自己设置
train_percent = 0.8    #可以自己设置
 
xmlfilepath = 'Annotations' #地址填自己的
txtsavepath = 'ImageSets/Main' 
total_xml = os.listdir(xmlfilepath) 
 
num = len(total_xml) 
list = range(num) 
tv = int(num*trainval_percent) 
tr = int(tv*train_percent) 
trainval = random.sample(list,tv) 
train = random.sample(trainval,tr) 
 
ftrainval = open(txtsavepath+'/trainval.txt', 'w') 
ftest = open(txtsavepath+'/test.txt', 'w') 
ftrain = open(txtsavepath+'/train.txt', 'w') 
fval = open(txtsavepath+'/val.txt', 'w') 
 
for i in list: 
  name = total_xml[i][:-4]+'
' 
  if i in trainval: 
    ftrainval.write(name) 
    if i in train: 
      ftrain.write(name) 
    else: fval.write(name) 
  else: 
    ftest.write(name) 
 
ftrainval.close() 
ftrain.close() 
fval.close() 
ftest .close() 
print('Well finshed')

Step2:Save images to JPEGImages folder - By hand
cp -r Dataset/images_file* VOCify/JPEGImages
Source : Dataset/images_file
Destination : VOCify/JPEGImages

Step3:Set same name - my_same_name.py

Set Anotation/XXX.xml as JPEGImages/XXX.jpg
Make XXX the same

ref: 制作VOC数据集

2.2 手工标注

推荐：使用labelImg工具给图片上标签，并生成.xml文件