MSCOCO資料集資源
阿新 • • 發佈:2019-01-04
登入ms-co-co資料集官網,一直不能進入,翻牆之後開看到下載連結。有了下載連結下載還是很快的,在我這兒晚上下載,速度能達到7M/s,所以也不上傳到網盤了,有需要的人等夜深人靜的時候下載效果更佳哦。
我把2017的資料集下載連結貼上來,linux下wget非常快,不知道為什麼迅雷不能下載,順便說一下wget斷點續傳 wget -c http
coco資料集下載連結
各個連結的意思看連結裡面的描述基本上就夠了。不過還在羅嗦一句,第一組是train資料,第二組是val驗證資料集,第三組是test驗證資料集。資料包括了物體檢測和keypoints身體關鍵點的檢測。
cocoAPI,踩過的坑
coco資料集的註釋資料是以json格式儲存的,coco很貼心的配置了資料讀取的API,下載連結是github的: https://github.com/cocodataset/cocoapi
一般照著它的README文件來做就ok了,但是我用得時候踩了一個坑:如果有用python3來呼叫它的API的時候,需要先在python3下已經安裝過cython(方法:pip3 install cython),然後修改makeconfig裡的檔案,將python修改為python3,然後再make就好了。
API自帶例子,按照例子來做基本上就沒應用什麼應用這個api的問題了,因為我用到了單個人的圖片,所以貼一個單人的提取方法with python
#signal person photo in MSCOCO
def load_data (self, dataDir, dataType, annType):
annFile = '{}annotations/{}_{}.json'.format(dataDir, annType, dataType)
self.coco = COCO(annFile)
catID = self.coco.getCatIds(catNms=['person'])
imgID = self.coco.getImgIds(catIds=catID)
if self.signle:
self.ids = []
for id in imgID:
img = self.coco.loadImgs(id)[0 ]
annID = self.coco.getAnnIds(imgIds=img['id'])
anns = self.coco.loadAnns(annID)
if len(anns) == 1:
self.ids.append(id)
else:
self.ids = imgID
# print('ok')
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17