caffe ssd作成データセット方法(1)

12123 ワード
ssdの公式サイトで与えられたデータセットの作成方法は簡単すぎて詳細がないため,この作成方法について検討する.
公式サイトVOCデータセット作成チュートリアルの第一歩:
# Create the trainval.txt, test.txt, and test_name_size.txt in data/VOC0712/
./data/VOC0712/create_list.sh

このステップの機能は、トレーニングセット、テストセットのピクチャ格納アドレス、およびデータ表示格納アドレスを取得することである.test_name_size.txtの機能はあまりはっきりしていません.簡単に分析してください.create_list.shの次の文はtest_を生成するために使用されます.name_size.txt 
# Generate image name and size infomation.
  if [ $dataset == "test" ]
  then
    $bash_dir/../../build/tools/get_image_size $root_dir $dst_file $bash_dir/$dataset"_name_size.txt"
  fi

このファイルに記録されている情報は、テストファイルとテストピクチャのサイズであることがコメントでわかります.
これでcreate_list.shの機能は基本的に明確になっている.
./data/VOC0712/create_data.sh

次はcreate_data.shの機能.
cur_dir=$(cd $( dirname ${BASH_SOURCE[0]} ) && pwd )
root_dir=$cur_dir/../..

cd $root_dir

redo=1
data_root_dir="$HOME/dataset/VOC/VOCdevkit"
dataset_name="VOC0712"
mapfile="$root_dir/data/$dataset_name/labelmap_voc.prototxt"
anno_type="detection"
db="lmdb"
min_dim=0
max_dim=0
width=0
height=0

extra_cmd="--encode-type=jpg --encoded"
if [ $redo ]
then
  extra_cmd="$extra_cmd --redo"
fi
for subset in test trainval
do
  python2 $root_dir/scripts/create_annoset.py --anno-type=$anno_type --label-map-file=$mapfile --min-dim=$min_dim --max-dim=$max_dim --resize-width=$width --resize-height=$height --check-label $extra_cmd $data_root_dir $root_dir/data/$dataset_name/$subset.txt $data_root_dir/$dataset_name/$db/$dataset_name"_"$subset"_"$db examples/$dataset_name
done

コア機能はcreate_annoset.pyで実装され、その他はパラメータの設定のみを担当します.
実行create_data.sh出力結果は以下の通りである.
build/tools/convert_annoset 
--anno_type=detection 
--label_type=xml 
--label_map_file=./../data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt 
--check_label=True 
--min_dim=0 
--max_dim=0 
--resize_height=0 
--resize_width=0 
--backend=lmdb 
--shuffle=False 
--check_size=False 
--encode_type=jpg 
--encoded=True 
--gray=False 
/dataset/VOC/VOCdevkit/ 
./../data/VOC0712/test.txt 
/dataset/VOC/VOCdevkit/VOC0712/lmdb/VOC0712_test_lmdb

上記のパラメータはtools/convert_に追加されます.annoset.cppで実行されるのでconvert_annoset.cppこそ機能を実行するソフトウェアで、この場所のコードが書くのが面倒だと感じて、完全に1つのsh+cppができて、今はsh+python+cppになりました.
convert_annoset.cppコードは以下の通りです.
// This program converts a set of images and annotations to a lmdb/leveldb by
// storing them as AnnotatedDatum proto buffers.
// Usage:
//   convert_annoset [FLAGS] ROOTFOLDER/ LISTFILE DB_NAME
//
// where ROOTFOLDER is the root folder that holds all the images and
// annotations, and LISTFILE should be a list of files as well as their labels
// or label files.
// For classification task, the file should be in the format as
//   imgfolder1/img1.JPEG 7
//   ....
// For detection task, the file should be in the format as
//   imgfolder1/img1.JPEG annofolder1/anno1.xml
//   ....

#include 
#include   // NOLINT(readability/streams)
#include 
#include 
#include 
#include 

#include "boost/scoped_ptr.hpp"
#include "boost/variant.hpp"
#include "gflags/gflags.h"
#include "glog/logging.h"

#include "caffe/proto/caffe.pb.h"
#include "caffe/util/db.hpp"
#include "caffe/util/format.hpp"
#include "caffe/util/io.hpp"
#include "caffe/util/rng.hpp"

using namespace caffe;  // NOLINT(build/namespaces)
using std::pair;
using boost::scoped_ptr;

DEFINE_bool(gray, false,
    "When this option is on, treat images as grayscale ones");
DEFINE_bool(shuffle, false,
    "Randomly shuffle the order of images and their labels");
DEFINE_string(backend, "lmdb",
    "The backend {lmdb, leveldb} for storing the result");
DEFINE_string(anno_type, "classification",
    "The type of annotation {classification, detection}.");
DEFINE_string(label_type, "xml",
    "The type of annotation file format.");
DEFINE_string(label_map_file, "",
    "A file with LabelMap protobuf message.");
DEFINE_bool(check_label, false,
    "When this option is on, check that there is no duplicated name/label.");
DEFINE_int32(min_dim, 0,
    "Minimum dimension images are resized to (keep same aspect ratio)");
DEFINE_int32(max_dim, 0,
    "Maximum dimension images are resized to (keep same aspect ratio)");
DEFINE_int32(resize_width, 0, "Width images are resized to");
DEFINE_int32(resize_height, 0, "Height images are resized to");
DEFINE_bool(check_size, false,
    "When this option is on, check that all the datum have the same size");
DEFINE_bool(encoded, false,
    "When this option is on, the encoded image will be save in datum");
DEFINE_string(encode_type, "",
    "Optional: What type should we encode the image as ('png','jpg',...).");

int main(int argc, char** argv) {
#ifdef USE_OPENCV
  ::google::InitGoogleLogging(argv[0]);
  // Print output to stderr (while still logging)
  FLAGS_alsologtostderr = 1;

#ifndef GFLAGS_GFLAGS_H_
  namespace gflags = google;
#endif

  gflags::SetUsageMessage("Convert a set of images and annotations to the "
        "leveldb/lmdb format used as input for Caffe.
"
        "Usage:
"
        "    convert_annoset [FLAGS] ROOTFOLDER/ LISTFILE DB_NAME
");
  gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);

  if (argc < 4) {
    gflags::ShowUsageWithFlagsRestrict(argv[0], "tools/convert_annoset");
    return 1;
  }

  const bool is_color = !FLAGS_gray;
  const bool check_size = FLAGS_check_size;
  const bool encoded = FLAGS_encoded;
  const string encode_type = FLAGS_encode_type;
  const string anno_type = FLAGS_anno_type;
  AnnotatedDatum_AnnotationType type;
  const string label_type = FLAGS_label_type;
  const string label_map_file = FLAGS_label_map_file;
  const bool check_label = FLAGS_check_label;
  std::map<:string int=""> name_to_label;

  std::ifstream infile(argv[2]);
  std::vector<:pair boost::variant="" std::string=""> > > lines;
  std::string filename;
  int label;
  std::string labelname;
  if (anno_type == "classification") {
    while (infile >> filename >> label) {
      lines.push_back(std::make_pair(filename, label));
    }
  } else if (anno_type == "detection") {
    type = AnnotatedDatum_AnnotationType_BBOX;
    LabelMap label_map;
    CHECK(ReadProtoFromTextFile(label_map_file, &label_map))
        << "Failed to read label map file.";
    CHECK(MapNameToLabel(label_map, check_label, &name_to_label))
        << "Failed to convert name to label.";
    while (infile >> filename >> labelname) {
      lines.push_back(std::make_pair(filename, labelname));
    }
  }
  if (FLAGS_shuffle) {
    // randomly shuffle data
    LOG(INFO) << "Shuffling data";
    shuffle(lines.begin(), lines.end());
  }
  LOG(INFO) << "A total of " << lines.size() << " images.";

  if (encode_type.size() && !encoded)
    LOG(INFO) << "encode_type specified, assuming encoded=true.";

  int min_dim = std::max(0, FLAGS_min_dim);
  int max_dim = std::max(0, FLAGS_max_dim);
  int resize_height = std::max(0, FLAGS_resize_height);
  int resize_width = std::max(0, FLAGS_resize_width);

  // Create new DB
  scoped_ptr<:db> db(db::GetDB(FLAGS_backend));
  db->Open(argv[3], db::NEW);
  scoped_ptr<:transaction> txn(db->NewTransaction());

  // Storing to db
  std::string root_folder(argv[1]);
  AnnotatedDatum anno_datum;
  Datum* datum = anno_datum.mutable_datum();
  int count = 0;
  int data_size = 0;
  bool data_size_initialized = false;

  for (int line_id = 0; line_id < lines.size(); ++line_id) {
    bool status = true;
    std::string enc = encode_type;
    if (encoded && !enc.size()) {
      // Guess the encoding type from the file name
      string fn = lines[line_id].first;
      size_t p = fn.rfind('.');
      if ( p == fn.npos )
        LOG(WARNING) << "Failed to guess the encoding of '" << fn << "'";
      enc = fn.substr(p);
      std::transform(enc.begin(), enc.end(), enc.begin(), ::tolower);
    }
    filename = root_folder + lines[line_id].first;
    if (anno_type == "classification") {
      label = boost::get(lines[line_id].second);
      status = ReadImageToDatum(filename, label, resize_height, resize_width,
          min_dim, max_dim, is_color, enc, datum);
    } else if (anno_type == "detection") {
      labelname = root_folder + boost::get<:string>(lines[line_id].second);
      status = ReadRichImageToAnnotatedDatum(filename, labelname, resize_height,
          resize_width, min_dim, max_dim, is_color, enc, type, label_type,
          name_to_label, &anno_datum);
      anno_datum.set_type(AnnotatedDatum_AnnotationType_BBOX);
    }
    if (status == false) {
      LOG(WARNING) << "Failed to read " << lines[line_id].first;
      continue;
    }
    if (check_size) {
      if (!data_size_initialized) {
        data_size = datum->channels() * datum->height() * datum->width();
        data_size_initialized = true;
      } else {
        const std::string& data = datum->data();
        CHECK_EQ(data.size(), data_size) << "Incorrect data field size "
            << data.size();
      }
    }
    // sequential
    string key_str = caffe::format_int(line_id, 8) + "_" + lines[line_id].first;

    // Put in db
    string out;
    CHECK(anno_datum.SerializeToString(&out));
    txn->Put(key_str, out);

    if (++count % 1000 == 0) {
      // Commit db
      txn->Commit();
      txn.reset(db->NewTransaction());
      LOG(INFO) << "Processed " << count << " files.";
    }
  }
  // write the last batch
  if (count % 1000 != 0) {
    txn->Commit();
    LOG(INFO) << "Processed " << count << " files.";
  }
#else
  LOG(FATAL) << "This tool requires OpenCV; compile with USE_OPENCV.";
#endif  // USE_OPENCV
  return 0;
}

上のc++コードから直接分析するのは面倒かもしれないので、角度を変えてlmdbファイルから直接分析し、
主にこの文章を参考にします.https://blog.csdn.net/Touch_Dream/article/details/80598901
分析過程はここでは詳しく述べないが,以上の文章を参考にすることができる.VOC lmdbデータセットは主に3つの部分から構成されています.
1)datum、画像に関する情報を格納する
2)annotation_group、寸法情報を格納する
3)type,
上記の文書のpythonコードと組み合わせて実験的に検証した.
1)datumの内容:
channels: 3
height: 500
width: 353
data:...
label: -1
encoded: true

datumはピクチャの情報を記憶するために用いられ、data部分は省略され、ピクチャの画素データを保存するために用いられる.このlabelはここでは機能しないので、分類データを表示するために-1に設定します.encodeは本当にjpegが符号化されているため、復号する必要がある.
2)annotation_グループの内容:
[group_label: 12
annotation {
  instance_id: 0
  bbox {
    xmin: 0.135977342725
    ymin: 0.479999989271
    xmax: 0.552407920361
    ymax: 0.741999983788
    difficult: false
  }
}
, group_label: 15
annotation {
  instance_id: 0
  bbox {
    xmin: 0.0226628892124
    ymin: 0.0240000002086
    xmax: 0.997167110443
    ymax: 0.995999991894
    difficult: false
  }
}
]

リストを使用して寸法情報を格納group_Labelは物体のカテゴリを表し、instance_idはここでは機能しないので0に設定し、bboxは寸法ボックス座標とdifficultに関する情報を格納するために使用されます.ここで、寸法ボックスは、画像の長さと高さに対する座標であることにも注意してください.
3)typeの内容
typeの値は直接0で、コメントによると:
// If there are "rich" annotations, specify the type of annotation.
// Currently it only supports bounding box.
// If there are no "rich" annotations, use label in datum instead.

ここでtypeは、リッチ寸法がリッチ寸法であるかどうかを寸法するために使用され、現在は寸法ボックスタイプのみがサポートされており、リッチ寸法でない場合はdatumのlabel情報が使用されます.
Selenium2(WebDriver)_WebElement要素オブジェクトが存在するかどうかを判断する方法
tf.layers.dropoutの使い方