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我正在开发一个对象检测模型来使用 YOLO 检测船舶。我想使用 COCO 数据集。有没有办法只下载带有注释的图像？

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要从特定类别下载图像，您可以使用COCO API。这是一个演示笔记本，介绍了这个和其他用法。总体流程如下：

现在这是一个示例，说明我们如何下载包含 a 的图像子集person并将其保存在本地文件中：

from pycocotools.coco import COCO
import requests

# instantiate COCO specifying the annotations json path
coco = COCO('...path_to_annotations/instances_train2014.json')
# Specify a list of category names of interest
catIds = coco.getCatIds(catNms=['person'])
# Get the corresponding image ids and images using loadImgs
imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds)
images = coco.loadImgs(imgIds)

它返回一个字典列表，其中包含有关图像及其 url 的基本信息。我们现在可以使用requests图像GET并将它们写入本地文件夹：

# Save the images into a local folder
for im in images:
    img_data = requests.get(im['coco_url']).content
    with open('...path_saved_ims/coco_person/' + im['file_name'], 'wb') as handler:
        handler.write(img_data)

请注意，这将保存指定类别中的所有图像。因此，您可能希望将images列表切片到第一个n.

于 2020-07-07T07:51:21.213 回答
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据我个人所知，如果您只谈论 COCO 数据集，我认为他们没有“船舶”的类别。他们拥有的最接近的类别是“船”。这是检查可用类别的链接： http: //cocodataset.org/#overview

顺便说一句，船类中也有船。

如果您只想选择特定 COCO 类别的图像，您可能想做这样的事情（取自 COCO 的官方演示并编辑）：

# display COCO categories
cats = coco.loadCats(coco.getCatIds())
nms=[cat['name'] for cat in cats]
print('COCO categories: \n{}\n'.format(' '.join(nms)))

# get all images containing given categories (I'm selecting the "bird")
catIds = coco.getCatIds(catNms=['bird']);
imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds);
于 2018-09-13T06:56:29.377 回答
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现在有一个名为的包fiftyone，您可以使用它下载 MS COCO 数据集并仅获取特定类的注释。有关安装的更多信息，请访问https://github.com/voxel51/fiftyone#installation。

安装包后，只需运行以下命令即可说出“人”和“汽车”类：

import fiftyone.zoo as foz

# To download the COCO dataset for only the "person" and "car" classes
dataset = foz.load_zoo_dataset(
    "coco-2017",
    split="train",
    label_types=["detections", "segmentations"],
    classes=["person", "car"],
    # max_samples=50,
)

如果需要，您可以注释掉最后一个选项以设置最大样本大小。此外，您可以将“train”拆分更改为“validation”以获得验证拆分。

要可视化下载的数据集，只需运行以下命令：

# Visualize the dataset in the FiftyOne App
import fiftyone as fo
session = fo.launch_app(dataset)

如果您想在要加载的数据的同一函数调用中下载拆分“train”、“validation”和“test”，您可以执行以下操作：

dataset = foz.load_zoo_dataset(
    "coco-2017",
    splits=["train", "validation", "test"],
    label_types=["detections", "segmentations"],
    classes=["person"],
    # max_samples=50,
)
于 2021-10-15T03:08:32.277 回答