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数据集准备(待更新)

为了测试一个模型的精度,我们通常会在标准数据集上对其进行测试。MMDetection 支持多个公共数据集,包括 COCOPascal VOCCityscapes 等等。 这一部分将会介绍如何在支持的数据集上测试现有模型。

一些公共数据集,比如 Pascal VOC 及其镜像数据集,或者 COCO 等数据集都可以从官方网站或者镜像网站获取。 注意:在检测任务中,Pascal VOC 2012 是 Pascal VOC 2007 的无交集扩展,我们通常将两者一起使用。 我们建议将数据集下载,然后解压到项目外部的某个文件夹内,然后通过符号链接的方式,将数据集根目录链接到 $MMDETECTION/data 文件夹下,格式如下所示。 如果你的文件夹结构和下方不同的话,你需要在配置文件中改变对应的路径。 我们提供了下载 COCO 等数据集的脚本,你可以运行 python tools/misc/download_dataset.py --dataset-name coco2017 下载 COCO 数据集。

mmdetection
├── mmdet
├── tools
├── configs
├── data
│   ├── coco
│   │   ├── annotations
│   │   ├── train2017
│   │   ├── val2017
│   │   ├── test2017
│   ├── cityscapes
│   │   ├── annotations
│   │   ├── leftImg8bit
│   │   │   ├── train
│   │   │   ├── val
│   │   ├── gtFine
│   │   │   ├── train
│   │   │   ├── val
│   ├── VOCdevkit
│   │   ├── VOC2007
│   │   ├── VOC2012

有些模型需要额外的 COCO-stuff 数据集,比如 HTC,DetectoRS 和 SCNet,你可以下载并解压它们到 coco 文件夹下。文件夹会是如下结构:

mmdetection
├── data
│   ├── coco
│   │   ├── annotations
│   │   ├── train2017
│   │   ├── val2017
│   │   ├── test2017
│   │   ├── stuffthingmaps

PanopticFPN 等全景分割模型需要额外的 COCO Panoptic 数据集,你可以下载并解压它们到 coco/annotations 文件夹下。文件夹会是如下结构:

mmdetection
├── data
│   ├── coco
│   │   ├── annotations
│   │   │   ├── panoptic_train2017.json
│   │   │   ├── panoptic_train2017
│   │   │   ├── panoptic_val2017.json
│   │   │   ├── panoptic_val2017
│   │   ├── train2017
│   │   ├── val2017
│   │   ├── test2017

Cityscape 数据集的标注格式需要转换,以与 COCO 数据集标注格式保持一致,使用 tools/dataset_converters/cityscapes.py 来完成转换:

pip install cityscapesscripts

python tools/dataset_converters/cityscapes.py \
    ./data/cityscapes \
    --nproc 8 \
    --out-dir ./data/cityscapes/annotations
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