Question

我正在使用Mask-RCNN并想要训练我自己的几个类别的可可风格数据集。首先，我只有2个班级（除了背景）。

尽管Mask-RCNN附带了样本数据集，但它们或者只包含一个类，或者它们自己生成数据，这使我无法理解如何加载带注释的图像并开始训练。我一直在Python函数上花了很多时间，但一直遇到错误，如：

TypeError: list indices must be integers or slices, not str

让我几乎无能为力。

我拥有的当前加载器（加载我的coco样式数据集）如下（来自Mask R-CNN存储库中的coco加载器）

 def load_components(self, dataset_dir, subset, year=DEFAULT_DATASET_YEAR):

    coco = COCO("{}/annotations/instances_{}{}.json".format(dataset_dir, subset, year))
    if subset == "minival" or subset == "valminusminival":
        subset = "val"
    image_dir = "{}/{}{}".format(dataset_dir, subset, year)

    # Load all classes or a subset?
    class_ids = sorted(coco.getCatIds())

    # All images or a subset?
    image_ids = list(coco.imgs.keys())

    # Add classes
    for i in class_ids:
        self.add_class("coco", i, coco.loadCats(i)[0]["name"])

    # Add images
    for i in image_ids:
        self.add_image(
            "coco", image_id=i,
            path=os.path.join(image_dir, coco.imgs[i]['file_name']),
            width=coco.imgs[i]["width"],
            height=coco.imgs[i]["height"],
            annotations=coco.loadAnns(coco.getAnnIds(
                imgIds=[i], catIds=class_ids, iscrowd=None)))

自然不会加载任何东西。

有人可以帮我写一个加载器函数，可以在各种可可风格的数据集中使用，无论类号如何？

这是我的数据集结构，它是coco-style：

components
│
└───train
│   │ 
│   └───annotations
│   │    │ <image_id>_<object_class_name>_<annotation_id>.png
│   │    │ ...
│   │   
│   └───<subset><year>
│   │    │   <image_id>.jpeg
│   │    │   ...  
│   └───  instances_components_train2018.json
└───val
    │ 
    └───annotations
    │    │ <image_id>_<object_class_name>_<annotation_id>.png
    │    │ ...
    │   
    └───<subset><year>
    │    │   <image_id>.jpeg
    │    │   ...
    │    │  
    └───  instances_components_val2018.json

编辑：完全追溯：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-5f1fb6581c25> in <module>()
      1 # Load dataset
      2 dataset = components.ComponentsDataset()
----> 3 dataset.load_components(DATASET_DIR, subset="train")
      4 
      5 # Must call before using the dataset

~/workspace/Mask_RCNN/samples/components/components.py in load_components(self, dataset_dir, subset)
     72         # Load all classes or a subset?
     73         class_ids = sorted(coco.getCatIds())
---> 74 
     75         # All images or a subset?
     76         image_ids = list(coco.imgs.keys())

~/workspace/Mask_RCNN/samples/components/components.py in <listcomp>(.0)
     72         # Load all classes or a subset?
     73         class_ids = sorted(coco.getCatIds())
---> 74 
     75         # All images or a subset?
     76         image_ids = list(coco.imgs.keys())

TypeError: list indices must be integers or slices, not str

Answer 1

好的，我明白了。我找到了一个文件here，显示了加载可可风格数据集并使其工作的通用方法。

当然，如果你想这样做，你需要稍微修改一下变量，因为它最初是为“形状”数据集而设计的。因此，您将具有“形状”的所有内容重命名为数据集名称。

不要尝试更改其功能和工作方式。不要试图将其他东西复制到该代码中，整个结构是链式的，如果你在函数中改变某些东西（就流程而言），你可能无法使代码运行。

MS COCO样式数据集的通用加载程序函数

1 个答案: