4-7. tiny kitti - dataset

mmdetection의 주요구성요소

dataset을 model에 입력시켜야 함.

model을 weight값을 갱신하면서 고도화시켜야함

dataset에는 image, detection을 위한 annotation이 있고, dataset config file에 저장이 되어있음.

 전체적으로 config 파일에 의해서 통제가 됨.

 

dataset의 변환도 중요함

pv, coco 등 많은 dataset이 있는데 이것을 mmdetection이 받아들이기 쉽게 transformation해야 함.

 

mmdetection dataset 지원

=> mmdetection은 다양한 유형의 dataset을 변환 클래스를 통해서 지원함

custom dataset, cocodataset, vocdataset, widerfaceDataset, XMLdataset 중

customdataset, cocodataset이 쉽게 적용될 수 있는 dataset임

 

pascal voc 데이터 세트 특징

ds_name = 'voc07'으로 pascal 형식을 그대로 따름

VOCdevkit - voc2012 - annotations, imageset, jpegimage, segmentationclass, segmentationobject

=> 디렉토리 의 구조를 맞춰줘야함. 차라리 custom dataset 을 parsing 하는게 나음

 

ms-coco 데이터 세트 특징

모든 이미지들에 대해 단 1개의 annotation 파일을 가짐

train, val, test전부 json 포맷인 한개의 파일, 한 라인으로 구성됨

json { info, license,

images {id, file_name, width, height},

annotations {image, object id, segmentation, bounding box, pixel area},

categories (80개 object categories 에 대한 id, names, group)

}

 

custom dataset에 사용되는 포멧

- 모든 이미지에 대한 annotation정보들을 list객체로 가짐

- list 내 개별 원소는 dict로 구성되면 개별 dict는 1개 이미지에 대한 annotation 정보를 가짐

- 1개 이미지는 여러개의 object bbox와 labels annotation 정보들을 개별 dict로 가짐

- 1개 이미지의 object bbox와 2차원 array로 , label은 1차원 array로 구성됨.