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2: 在自定义数据集上进行训练

通过本文档,你将会知道如何使用自定义数据集对预先定义好的模型进行推理,测试以及训练。我们使用 balloon dataset 作为例子来描述整个过程。

基本步骤如下:

  1. 准备自定义数据集

  2. 准备配置文件

  3. 在自定义数据集上进行训练,测试和推理。

准备自定义数据集

MMDetection 一共支持三种形式应用新数据集:

  1. 将数据集重新组织为 COCO 格式。

  2. 将数据集重新组织为一个中间格式。

  3. 实现一个新的数据集。

我们通常建议使用前面两种方法,因为它们通常来说比第三种方法要简单。

在本文档中,我们展示一个例子来说明如何将数据转化为 COCO 格式。

注意:MMDetection 现只支持对 COCO 格式的数据集进行 mask AP 的评测。

所以用户如果要进行实例分割,只能将数据转成 COCO 格式。

COCO标注格式

用于实例分割的 COCO 数据集格式如下所示,其中的键(key)都是必要的,参考这里来获取更多细节。

{
    "images": [image],
    "annotations": [annotation],
    "categories": [category]
}


image = {
    "id": int,
    "width": int,
    "height": int,
    "file_name": str,
}

annotation = {
    "id": int,
    "image_id": int,
    "category_id": int,
    "segmentation": RLE or [polygon],
    "area": float,
    "bbox": [x,y,width,height],
    "iscrowd": 0 or 1,
}

categories = [{
    "id": int,
    "name": str,
    "supercategory": str,
}]

现在假设我们使用 balloon dataset。

下载了数据集之后,我们需要实现一个函数将标注格式转化为 COCO 格式。然后我们就可以使用已经实现的 COCODataset 类来加载数据并进行训练以及评测。

如果你浏览过新数据集,你会发现格式如下:

{'base64_img_data': '',
 'file_attributes': {},
 'filename': '34020010494_e5cb88e1c4_k.jpg',
 'fileref': '',
 'regions': {'0': {'region_attributes': {},
   'shape_attributes': {'all_points_x': [1020,
     1000,
     994,
     1003,
     1023,
     1050,
     1089,
     1134,
     1190,
     1265,
     1321,
     1361,
     1403,
     1428,
     1442,
     1445,
     1441,
     1427,
     1400,
     1361,
     1316,
     1269,
     1228,
     1198,
     1207,
     1210,
     1190,
     1177,
     1172,
     1174,
     1170,
     1153,
     1127,
     1104,
     1061,
     1032,
     1020],
    'all_points_y': [963,
     899,
     841,
     787,
     738,
     700,
     663,
     638,
     621,
     619,
     643,
     672,
     720,
     765,
     800,
     860,
     896,
     942,
     990,
     1035,
     1079,
     1112,
     1129,
     1134,
     1144,
     1153,
     1166,
     1166,
     1150,
     1136,
     1129,
     1122,
     1112,
     1084,
     1037,
     989,
     963],
    'name': 'polygon'}}},
 'size': 1115004}

标注文件时是 JSON 格式的,其中所有键(key)组成了一张图片的所有标注。

其中将 balloon dataset 转化为 COCO 格式的代码如下所示。


import os.path as osp

def convert_balloon_to_coco(ann_file, out_file, image_prefix):
    data_infos = mmcv.load(ann_file)

    annotations = []
    images = []
    obj_count = 0
    for idx, v in enumerate(mmcv.track_iter_progress(data_infos.values())):
        filename = v['filename']
        img_path = osp.join(image_prefix, filename)
        height, width = mmcv.imread(img_path).shape[:2]

        images.append(dict(
            id=idx,
            file_name=filename,
            height=height,
            width=width))

        bboxes = []
        labels = []
        masks = []
        for _, obj in v['regions'].items():
            assert not obj['region_attributes']
            obj = obj['shape_attributes']
            px = obj['all_points_x']
            py = obj['all_points_y']
            poly = [(x + 0.5, y + 0.5) for x, y in zip(px, py)]
            poly = [p for x in poly for p in x]

            x_min, y_min, x_max, y_max = (
                min(px), min(py), max(px), max(py))


            data_anno = dict(
                image_id=idx,
                id=obj_count,
                category_id=0,
                bbox=[x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min],
                area=(x_max - x_min) * (y_max - y_min),
                segmentation=[poly],
                iscrowd=0)
            annotations.append(data_anno)
            obj_count += 1

    coco_format_json = dict(
        images=images,
        annotations=annotations,
        categories=[{'id':0, 'name': 'balloon'}])
    mmcv.dump(coco_format_json, out_file)

使用如上的函数,用户可以成功将标注文件转化为 JSON 格式,之后可以使用 CocoDataset 对模型进行训练和评测。

准备配置文件

第二步需要准备一个配置文件来成功加载数据集。假设我们想要用 balloon dataset 来训练配备了 FPN 的 Mask R-CNN ,如下是我们的配置文件。假设配置文件命名为 mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_balloon.py,相应保存路径为 configs/ballon/,配置文件内容如下所示。

# 这个新的配置文件继承自一个原始配置文件,只需要突出必要的修改部分即可
_base_ = 'mask_rcnn/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_coco.py'

# 我们需要对头中的类别数量进行修改来匹配数据集的标注
model = dict(
    roi_head=dict(
        bbox_head=dict(num_classes=1),
        mask_head=dict(num_classes=1)))

# 修改数据集相关设置
dataset_type = 'COCODataset'
classes = ('balloon',)
data = dict(
    train=dict(
        img_prefix='balloon/train/',
        classes=classes,
        ann_file='balloon/train/annotation_coco.json'),
    val=dict(
        img_prefix='balloon/val/',
        classes=classes,
        ann_file='balloon/val/annotation_coco.json'),
    test=dict(
        img_prefix='balloon/val/',
        classes=classes,
        ann_file='balloon/val/annotation_coco.json'))

# 我们可以使用预训练的 Mask R-CNN 来获取更好的性能
load_from = 'checkpoints/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_3x_coco_bbox_mAP-0.408__segm_mAP-0.37_20200504_163245-42aa3d00.pth'

训练一个新的模型

为了使用新的配置方法来对模型进行训练,你只需要运行如下命令。

python tools/train.py configs/balloon/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_balloon.py

参考情况 1来获取更多详细的使用方法。

测试以及推理

为了测试训练完毕的模型,你只需要运行如下命令。

python tools/test.py configs/balloon/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_balloon.py work_dirs/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_balloon.py/latest.pth --eval bbox segm

参考情况 1来获取更多详细的使用方法。

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