提取完成后 train2014 mask有82081张,val2014 mask有40137张,不同于数据集初始的全部图像数量,可见存在一部分图像是没有注释的,这部分我们就直接丢弃了,最后再根据mask图像名抽出原数据集对应的源图像即可可视化groudtruth segmentation。 以上完成coco数据集的预处理 Mask可视化 使用cv2 import cv2 image = cv2.imread...
COCO是2015年被提出的,它的训练、验证和测试集,共包含超过20万张图像和80个对象类别。所有对象实例都使用详细的分割掩码(segmentation mask)进行标注。其中训练和验证集的注释(具有超过500,000个对象实例分割)是公开的。COCO 物体检测挑战赛鼓励团队在两种对象检测挑战(或两者)中竞争:使用边界框输出或对象分割输出。 ...
mask_all = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8) mask_miss = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8) flag =0forpinimg_anns: seg = p["segmentation"]ifp["iscrowd"] ==1: mask_crowd = coco.annToMask(p) temp = np.bitwise_and(mask_all, mask_crowd) mask_crowd = mask_crowd - temp fl...
from pycocotools import mask as coco_mask from pycocotools.coco import COCO import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os def get_COCO(dataset_root, anno_file): anno_path = os.path.join(dataset_root, anno_file) anno = COCO(anno_path) return anno pass # 绘制图片中某类...
- COCO数据集中小目标物体数量比大目标物体更多. 具体地,标注的约有 41% 的目标物体是都很小的(small, 面积< 32x32=1024),约有 34% 的目标物体是中等的(medium, 1024=32x32 < 面积 < 96x96=9216),约有 24% 的目标物体是大的(large, 面积 > 96x96=9216).面积(area) 是指 segmentation mask 中像素...
cfg.MODEL.WEIGHTS = "detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/mode cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 2 cfg.SOLVER.BASE_LR = 0.02 cfg.SOLVER.MAX_ITER = ( 300 ) # 300 iterations seems good enough, but you can certainly train longer ...
SegmentationClass目录放置的mask图像,mask是原图根据标注信息json文件生成的,生成方式后面介绍,注意mask的图像与原图的名称一一对应。 3.2 生成3个txt文件 txt的格式是每一行一个图像文件名,无后缀,不需要地址。 train,trainval,val自己按照一定比例划分 代码如下: ...
COCO 为每个实例对象提供分割掩码(segmentation masks)。这就产生了两个挑战: 紧凑地存储掩码和高效地执行掩码计算。 MASK API 使用自定义运行长度编码 (Run Length Encoding, RLE) 方案解决这两个难题。RLE 表示的大小与掩码的边界像素数成正比, 并且可以在 RLE 上直接有效地计算操作 (如面积、联合或交集)。具体...
我们提出一个概念上简单,灵活,而且通用的对象实例分割框架(object instance segmentation)。我们的方法能有效检测图像中的对象,同时为每个实例生成高质量的分割掩膜(segmentation mask)。我们将该方法称为 Mask R-CNN,是在 Faster R-CNN 上的扩展,即在用于边界框识别的现有分支上添加一个并行的用于预测对象掩膜(object...
# annToMask - Convert segmentation in an annotation to binary mask. # showAnns - Display the specified annotations. # loadRes - Load algorithm results and create API for accessing them. # download - Download COCO images from mscoco.org server. ...