目錄

1.COCO數(shù)據(jù)集簡介

2.COCO數(shù)據(jù)集的優(yōu)缺點（簡述）

3.COCO數(shù)據(jù)集信息統(tǒng)計

4.下次將推出VOC轉(zhuǎn)COCO的腳本，期待關(guān)注。

---

1.COCO數(shù)據(jù)集簡介

微軟發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)庫是一個大型圖像數(shù)據(jù)集, 專為對象檢測、分割、人體關(guān)鍵點檢測、語義分割和字幕生成而設(shè)計。

COCO 數(shù)據(jù)庫的網(wǎng)址是:

• MS COCO 數(shù)據(jù)集主頁：http://mscoco.org/
• Github 網(wǎng)址：https://github.com/Xinering/cocoapi
• 關(guān)于 API 更多的細(xì)節(jié)在網(wǎng)站:?http://mscoco.org/dataset/#download
• 推薦參考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29393415

COCO API?提供了 Matlab, Python 和 Lua 的 API 接口. 該 API 接口可以提供完整的圖像標(biāo)簽數(shù)據(jù)的加載, parsing 和可視化。此外,網(wǎng)站還提供了數(shù)據(jù)相關(guān)的文章, 教程等。

2.COCO數(shù)據(jù)集的優(yōu)缺點（簡述）

優(yōu)點：數(shù)據(jù)集量大，作為官方數(shù)據(jù)集廣泛用于深度學(xué)習(xí)--目標(biāo)檢測，是一個極富挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集。

? ? ? ? ? ?采用json標(biāo)注格式（VOC采用的是xml格式），具有良好的自我描述性，便于閱讀。

缺點：由于數(shù)據(jù)集量很大，json文件一般也很大，當(dāng)我們需要打開json文件時，導(dǎo)致文本編輯器卡死

3.COCO數(shù)據(jù)集信息統(tǒng)計

比如說我們想要知道由于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)的具體信息或測試數(shù)據(jù)的具體信息，要通過json統(tǒng)計，針對COCO數(shù)據(jù)集的缺點，寫者編寫了一個Python腳本統(tǒng)計json文件中的數(shù)據(jù)信息。

具體代碼如下：

            
              from pycocotools.coco import COCO
#文件路徑
dataDir='D:/Users/Desktop/'
dataType='trainval2014'
annFile='{}/instances_{}.json'.format(dataDir,dataType)

# initialize COCO api for instance annotations
coco_train=COCO(annFile)

# display COCO categories and supercategories
#顯示所有類別
cats = coco_train.loadCats(coco_train.getCatIds())
cat_nms=[cat['name'] for cat in cats]
print('COCO categories:\n{}'.format('\n'.join(cat_nms))+'\n')
#統(tǒng)計單個類別的圖片數(shù)量與標(biāo)注數(shù)量
for cat_name in cat_nms:
    catId = coco_train.getCatIds(catNms=cat_name)
    if cat_name == "person":
        print(catId)
        imgId = coco_train.getImgIds(catIds=catId)
        annId = coco_train.getAnnIds(imgIds=imgId, catIds=catId, iscrowd=False)
        print("{:<15} {:<6d}     {:<10d}\n".format(cat_name, len(imgId), len(annId)))
#統(tǒng)計全部的類別及全部的圖片數(shù)量和標(biāo)注數(shù)量
print("NUM_categories： "+str(len(coco_train.dataset['categories'])))
print("NUM_images: "+str(len(coco_train.dataset['images'])))
print("NUM_annotations: "+str(len(coco_train.dataset['annotations'])))
            
          

運行結(jié)果展示

運行代碼可能出現(xiàn)的bug：

問題：提示pycocotools.coco module缺少

解決辦法：python執(zhí)行pip install?pycocotools，成功安裝即可

如果有遇到其他問題，請評論區(qū)留言，與寫者一起交流

4.下次將推出VOC轉(zhuǎn)COCO的腳本，期待關(guān)注。