数据集准备

MMDetection 支持多个公共数据集，包括 COCO， Pascal VOC， Cityscapes 和 其他更多数据集。

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， 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。 对于中国境内的用户，我们也推荐通过开源数据平台 OpenDataLab 来下载数据，以获得更好的下载体验。

更多用法请参考数据集下载

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