技术标签: python 深度学习 efficientDet pytorch json
参考代码:https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch
安装及环境配置可参考作者介绍或者其他博客
训练时需要将数据集转换为coco格式的数据集,本人使用的数据集为visdrone数据集,转换过程如下:txt->XML->coco.json
import os
from PIL import Image
# 把下面的路径改成你自己的路径即可
root_dir = "./VisDrone2019-DET-train/"
annotations_dir = root_dir+"annotations/"
image_dir = root_dir + "images/"
xml_dir = root_dir+"Annotations_XML/"
# 下面的类别也换成你自己数据类别,也可适用于其他的数据集转换
class_name = ['ignored regions','pedestrian','people','bicycle','car','van','truck','tricycle','awning-tricycle','bus','motor','others']
for filename in os.listdir(annotations_dir):
fin = open(annotations_dir+filename, 'r')
image_name = filename.split('.')[0]
img = Image.open(image_dir+image_name+".jpg") # 若图像数据是“png”转换成“.png”即可
xml_name = xml_dir+image_name+'.xml'
with open(xml_name, 'w') as fout:
fout.write('<annotation>'+'\n')
fout.write('\t'+'<folder>VOC2007</folder>'+'\n')
fout.write('\t'+'<filename>'+image_name+'.jpg'+'</filename>'+'\n')
fout.write('\t'+'<source>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<database>'+'VisDrone2018 Database'+'</database>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<annotation>'+'VisDrone2018'+'</annotation>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<image>'+'flickr'+'</image>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<flickrid>'+'Unspecified'+'</flickrid>'+'\n')
fout.write('\t'+'</source>'+'\n')
fout.write('\t'+'<owner>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<flickrid>'+'Haipeng Zhang'+'</flickrid>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<name>'+'Haipeng Zhang'+'</name>'+'\n')
fout.write('\t'+'</owner>'+'\n')
fout.write('\t'+'<size>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<width>'+str(img.size[0])+'</width>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<height>'+str(img.size[1])+'</height>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<depth>'+'3'+'</depth>'+'\n')
fout.write('\t'+'</size>'+'\n')
fout.write('\t'+'<segmented>'+'0'+'</segmented>'+'\n')
for line in fin.readlines():
line = line.split(',')
fout.write('\t'+'<object>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<name>'+class_name[int(line[5])]+'</name>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<pose>'+'Unspecified'+'</pose>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<truncated>'+line[6]+'</truncated>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<difficult>'+str(int(line[7]))+'</difficult>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'<bndbox>'+'\n')
fout.write('\t\t\t'+'<xmin>'+line[0]+'</xmin>'+'\n')
fout.write('\t\t\t'+'<ymin>'+line[1]+'</ymin>'+'\n')
# pay attention to this point!(0-based)
fout.write('\t\t\t'+'<xmax>'+str(int(line[0])+int(line[2])-1)+'</xmax>'+'\n')
fout.write('\t\t\t'+'<ymax>'+str(int(line[1])+int(line[3])-1)+'</ymax>'+'\n')
fout.write('\t\t'+'</bndbox>'+'\n')
fout.write('\t'+'</object>'+'\n')
fin.close()
fout.write('</annotation>')
# coding=utf-8
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
import json
voc_clses = ['aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat',
'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair',
'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse',
'motorbike', 'person', 'pottedplant',
'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor']
categories = []
for iind, cat in enumerate(voc_clses):
cate = {
}
cate['supercategory'] = cat
cate['name'] = cat
cate['id'] = iind
categories.append(cate)
def getimages(xmlname, id):
sig_xml_box = []
tree = ET.parse(xmlname)
root = tree.getroot()
images = {
}
for i in root: # 遍历一级节点
if i.tag == 'filename':
file_name = i.text # 0001.jpg
# print('image name: ', file_name)
images['file_name'] = file_name
if i.tag == 'size':
for j in i:
if j.tag == 'width':
width = j.text
images['width'] = width
if j.tag == 'height':
height = j.text
images['height'] = height
if i.tag == 'object':
for j in i:
if j.tag == 'name':
cls_name = j.text
cat_id = voc_clses.index(cls_name) + 1
if j.tag == 'bndbox':
bbox = []
xmin = 0
ymin = 0
xmax = 0
ymax = 0
for r in j:
if r.tag == 'xmin':
xmin = eval(r.text)
if r.tag == 'ymin':
ymin = eval(r.text)
if r.tag == 'xmax':
xmax = eval(r.text)
if r.tag == 'ymax':
ymax = eval(r.text)
bbox.append(xmin)
bbox.append(ymin)
bbox.append(xmax - xmin)
bbox.append(ymax - ymin)
bbox.append(id) # 保存当前box对应的image_id
bbox.append(cat_id)
# anno area
bbox.append((xmax - xmin) * (ymax - ymin) - 10.0) # bbox的ares
# coco中的ares数值是 < w*h 的, 因为它其实是按segmentation的面积算的,所以我-10.0一下...
sig_xml_box.append(bbox)
# print('bbox', xmin, ymin, xmax - xmin, ymax - ymin, 'id', id, 'cls_id', cat_id)
images['id'] = id
# print ('sig_img_box', sig_xml_box)
return images, sig_xml_box
def txt2list(txtfile):
f = open(txtfile)
l = []
for line in f:
l.append(line[:-1])
return l
# voc2007xmls = 'anns'
voc2007xmls = '/data2/chenjia/data/VOCdevkit/VOC2007/Annotations'
# test_txt = 'voc2007/test.txt'
test_txt = '/data2/chenjia/data/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt'
xml_names = txt2list(test_txt)
xmls = []
bboxes = []
ann_js = {
}
for ind, xml_name in enumerate(xml_names):
xmls.append(os.path.join(voc2007xmls, xml_name + '.xml'))
json_name = 'annotations/instances_voc2007val.json'
images = []
for i_index, xml_file in enumerate(xmls):
image, sig_xml_bbox = getimages(xml_file, i_index)
images.append(image)
bboxes.extend(sig_xml_bbox)
ann_js['images'] = images
ann_js['categories'] = categories
annotations = []
for box_ind, box in enumerate(bboxes):
anno = {
}
anno['image_id'] = box[-3]
anno['category_id'] = box[-2]
anno['bbox'] = box[:-3]
anno['id'] = box_ind
anno['area'] = box[-1]
anno['iscrowd'] = 0
annotations.append(anno)
ann_js['annotations'] = annotations
json.dump(ann_js, open(json_name, 'w'), indent=4) # indent=4 更加美观显示
将生成的json及图片按照一下结构放置,注意修改json文件名称:
修改projects下coco.yml内容,按照自己的数据库情况修改
project_name: visdrone2019 # also the folder name of the dataset that under data_path folder
train_set: train2019
val_set: val2019
num_gpus: 1
# mean and std in RGB order, actually this part should remain unchanged as long as your dataset is similar to coco.
mean: [0.373, 0.378, 0.364]
std: [0.191, 0.182, 0.194]
# this is coco anchors, change it if necessary
anchors_scales: '[2 ** 0, 2 ** (1.0 / 3.0), 2 ** (2.0 / 3.0)]'
anchors_ratios: '[(1.0, 1.0), (1.4, 0.7), (0.7, 1.4)]'
# must match your dataset's category_id.
# category_id is one_indexed,
# for example, index of 'car' here is 2, while category_id of is 3
obj_list: ["pedestrian","people","bicycle","car","van","truck","tricycle","awning-tricycle","bus","motor"]
python train.py -c 2 --batch_size 8 --lr 1e-5 --num_epochs 10
–load_weights /path/to/your/weights/efficientdet-d2.pth
提前下载model文件,放置在文件夹中,建议d0,d1,d2(大了显存会溢出),如出现显存溢出情况,调整batch_size大小。
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