Как получить и загрузить хороший начальный набор данных для локализации объектов?

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Как получить и загрузить хороший начальный набор данных для локализации объектов

Для обучения сети глубокого обучения (CNN) с задачей локализации объектов вам потребуется качественный набор данных, содержащий изображения с соответствующими метками классов и данными о граничных прямоугольниках (bounding boxes). В этой статье мы обсудим, какие наборы данных являются наиболее подходящими для этой задачи, как их получить и как загрузить все необходимые данные с использованием Python.

Подходящие наборы данных

Существует несколько хорошо известных наборов данных, которые можно использовать для обучения моделей локализации объектов:

1. Open Images Dataset (Object Detection Track):

   • Это обширный набор данных, содержащий миллионы аннотированных изображений. Он включает в себя информацию о классах объектов и их положениях в виде bounding boxes.

2. MS COCO Dataset:

   • COCO (Common Objects in Context) предоставляет аннотированные изображения, содержащие множество объектов в различных контекстах, что делает его отличным выбором для задач локализации объектов.

3. Indoor Objects Detection (MCIndoor20000):

   • Этот набор данных специально ориентирован на объекты внутри помещений и включает множество классов, что может быть полезно для специфичных приложений.

4. ILSVRC Dataset:

   • Известный набор данных по классификации, который также можно адаптировать для локализации, включая ограничивающие рамки для некоторых изображений.

Как получить и загрузить данные

1. Загружаем данные

Open Images Dataset и MS COCO:

• Вы можете загрузить необходимые наборы данных прямо с их официальных веб-сайтов. Обычно они предоставляют ссылки для скачивания изображений и файлов аннотаций в формате JSON или CSV.

Вот пример кода на Python для загрузки данных из COCO:

import requests
import zipfile
import os

# Скачивание ZIP архива с COCO
url = "http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip"
response = requests.get(url)
with open("train2017.zip", "wb") as file:
    file.write(response.content)

# Распаковка архива
with zipfile.ZipFile("train2017.zip", "r") as zip_ref:
    zip_ref.extractall("train2017")

# Загрузка аннотаций
annotations_url = "http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip"
response = requests.get(annotations_url)
with open("annotations.zip", "wb") as file:
    file.write(response.content)

with zipfile.ZipFile("annotations.zip", "r") as zip_ref:
    zip_ref.extractall("annotations")

2. Загрузка аннотаций

После того как вы скачали изображения, следующим шагом будет загрузка аннотаций. Для этого можно использовать Python-библиотеки, такие как pycocotools для работы с COCO:

from pycocotools.coco import COCO

coco = COCO("annotations/instances_train2017.json")
image_ids = coco.getImgIds()
images = coco.loadImgs(image_ids)

3. Обработка данных

Как только у вас есть доступ к изображениям и аннотациям, вы можете начать их предварительную обработку. Ниже представлен пример, как извлекать bounding boxes из аннотаций:

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# Пример визуализации изображения и bounding box
img_id = image_ids[0]
image_data = coco.loadImgs(img_id)[0]
image_file = os.path.join("train2017", image_data['file_name'])
image = Image.open(image_file)

# Загружаем аннотации для изображения
ann_ids = coco.getAnnIds(imgIds=img_id)
annotations = coco.loadAnns(ann_ids)

# Визуализируем изображение и bounding boxes
plt.imshow(image)
for ann in annotations:
    x, y, w, h = ann['bbox']
    plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((x, y), w, h, fill=False, color='red', linewidth=2))
plt.axis('off')
plt.show()

Создание собственного набора данных

Если стандартные наборы данных вам не подходят, вы также можете создать свой собственный набор:

1. Сбор изображений: Найдите изображения объектов, которые вас интересуют, через поисковые системы.
2. Скачивание изображений: Используйте расширения браузера, такие как Fatkun, для массовой загрузки изображений.
3. Аннотация данных: Для аннотирования изображений можно воспользоваться инструментом LabelImg.
4. Тренировка модели: Используйте предобученные модели, такие как SSD MobileNet, для обучения вашей модели на созданном наборе данных.

Заключение

Получение и загрузка хорошего начального набора данных для локализации объектов — это критически важный шаг в разработке систем глубокого обучения. Использование надежных источников данных и правильных инструментов для их обработки поможет вам построить мощные модели с высокой точностью. Выбор между готовыми наборами данных и созданием собственного зависит от ваших специфических потребностей и ресурсов. Удачи в вашем проекте!