Maskrcnn实现笔记---数据处理篇
目录
- 前言
- 一、labelme标定
- 二、对data进一步处理
- 1.数据增强
- 2.json_to_dataset
- 三、实际训练数据集处理
前言
在深度学习中,数据集一般是指用作网络训练的数据集合。数据集包含输入和真实输出(ground truth)两部分,视觉类深度学习中输入为图片,输出为分类结果、预测框及分割结果等。
数据集一般会分为训练集(train dataset)、验证集(valid dataset)和测试集(test dataset)三部分,训练集用于网络训练,验证集一般用于在训练是验证训练效果,根据训练效果保存训练最好的模型,测试集测试训练效果。
一、labelme标定
maskrcnn需要的输入为图片,输出为lable、box及mask。正常讲应该在标定的时候,label、box和mask都进行标定,但是实际上box可以由mask推出,所以只需要标定mask及label即可。
1.安装labelme
在anaconda中新建一个环境命名为lableme,安装labelme。
# python3
conda create --name=labelme python=3.6
source activate labelme
# install pyqt
pip install pyqt5 # pyqt5 can be installed via pip on python3
# instal labelme
pip install labelme
2.标记
cmd中或anaconda中:activate labelme,labeleme。打开labelme,create polygons,把需要检测分割的对象分割出来,打上标签。
一个个标注好了之后,将生成json文件。
二、对data进一步处理
1.数据增强
如果自己的数据比较少的话,为了避免过拟合等问题,最好进行下数据增强。可以加噪音,翻转等操作。
2.json_to_dataset
批量给它转成dataset
批量json to dataset,将生成四个文件,都放在一个文件夹下了。
也可以把里面的json_to_dataset.py文件复制到自己的项目中,修改一下,直接指定路径是自己标记好的Json文件夹,输出的路径也进一步修改下,可以把生成的dataset生成到项目文件夹下。修改如下:
import argparse
import base64
import json
import os
import os.path as ospimport imgviz
import PIL.Imagefrom labelme.logger import logger
from labelme import utilsdef main():# 输入路径json_file = "./json_files"# 为了批量处理的改动1,获得目录下所有的.json后缀文件path = []file_name = []for root, dirs, files in os.walk(json_file): # 获取所有文件for file in files: # 遍历所有文件名if os.path.splitext(file)[1] == '.json': # 指定尾缀file_name.append(file.split('.')[0]) # 为了获取**.json中的**path.append(os.path.join(root, file)) # 拼接绝对路径并放入列表print('总文件数目:', len(path))# 为了批量处理改动2,都放入循环中for i in range(len(path)):data = json.load(open(path[i]))imageData = data.get("imageData")if not imageData:imagePath = os.path.join(os.path.dirname(json_file), data["imagePath"])with open(imagePath, "rb") as f:imageData = f.read()imageData = base64.b64encode(imageData).decode("utf-8")img = utils.img_b64_to_arr(imageData)label_name_to_value = {"_background_": 0}for shape in sorted(data["shapes"], key=lambda x: x["label"]):label_name = shape["label"]if label_name in label_name_to_value:label_value = label_name_to_value[label_name]else:label_value = len(label_name_to_value)label_name_to_value[label_name] = label_valuelbl, _ = utils.shapes_to_label(img.shape, data["shapes"], label_name_to_value)label_names = [None] * (max(label_name_to_value.values()) + 1)for name, value in label_name_to_value.items():label_names[value] = namelbl_viz = imgviz.label2rgb(label=lbl, img=imgviz.asgray(img), label_names=label_names, loc="rb")# 输出路径if not os.path.exists("train_dataset"):os.mkdir("train_dataset")mask_path = "train_dataset/mask"if not os.path.exists(mask_path):os.mkdir(mask_path)img_path = "train_dataset/imgs"if not os.path.exists(img_path):os.mkdir(img_path)class_path = "train_dataset/classes"if not os.path.exists(class_path):os.mkdir(class_path)label_viz_path = "train_dataset/label_viz"if not os.path.exists(label_viz_path):os.mkdir(label_viz_path)# 改动3:下面加了四个filename,1和2都是为了输出的时候名字改变PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(img_path, file_name[i]+".png"))utils.lblsave(osp.join(mask_path, file_name[i]+"_label.png"), lbl)PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(label_viz_path, file_name[i]+"_label_viz.png"))with open(osp.join(class_path, file_name[i]+"label_names.txt"), "w") as f:for lbl_name in label_names:f.write(lbl_name + "\n")logger.info("Saved {0} files".format(i+1))if __name__ == "__main__":main()
我的文件夹结构:
以上数据集的准备任务就完成了,下面是实际训练的时候所用的函数。
三、实际训练数据集处理
定义一个自己的数据集类,对处理过的train_dataset进行读取解析。
映射式数据集,需要定义__init__()和__getitem__()方法,之后利用torch.utitls.Dataloader()进行加载,分为一个个batch进行训练。
class PennFudanDataset(object):def __init__(self, root, transforms):self.root = rootself.transforms = transforms# load all image files, sorting them to# ensure that they are alignedself.imgs = list(sorted(os.listdir(os.path.join(root, "images"))))self.jsons = list(sorted(os.listdir(os.path.join(root, "jsons"))))def __getitem__(self, idx):# load images and masksimg_path = os.path.join(self.root, "images", self.imgs[idx])json_path = os.path.join(self.root, "jsons", self.jsons[idx])img = Image.open(img_path).convert("RGB")mask = Image.open(json_path)mask = np.array(mask)# instances are encoded as different colorsobj_ids = np.unique(mask) # 原图被处理为,背景部分为0,第一个行人为1.第二个为2,以此类推。# first id is the background, so remove itobj_ids = obj_ids[1:]# split the color-encoded mask into a set# of binary masksmasks = mask == obj_ids[:, None, None]# get bounding box coordinates for each masknum_objs = len(obj_ids)boxes = []"""box是通过掩码得到的,那可以直接把mask改成抓取描述,由抓取描述也可以得到boxes吧"""for i in range(num_objs):pos = np.where(masks[i])xmin = np.min(pos[1])xmax = np.max(pos[1])ymin = np.min(pos[0])ymax = np.max(pos[0])boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])boxes = torch.as_tensor(boxes, dtype=torch.float32)# there is only one classlabels = torch.ones((num_objs,), dtype=torch.int64)masks = torch.as_tensor(masks, dtype=torch.uint8)image_id = torch.tensor([idx])area = (boxes[:, 3] - boxes[:, 1]) * (boxes[:, 2] - boxes[:, 0])# suppose all instances are not crowdiscrowd = torch.zeros((num_objs,), dtype=torch.int64)target = {}target["boxes"] = boxestarget["labels"] = labelstarget["masks"] = maskstarget["image_id"] = image_idtarget["area"] = areatarget["iscrowd"] = iscrowdif self.transforms is not None:img, target = self.transforms(img, target)return img, targetdef __len__(self):return len(self.imgs)
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2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57