VOC和COCO数据集

一.Pascal VOC（Pascal Visual Object Classes）

Pascal VOC网址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
查看各位大牛算法的排名的Leaderboards：http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/main_bootstrap.php
训练/验证数据集下载（2G）：host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar

VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，从05年到12年都会举办比赛（比赛有task： Classification 、Detection（将图片中所有的目标用bounding box框出来）、 Segmentation（将图片中所有的目标分割出来）、Person Layout）
VOC2007：中包含9963张标注过的图片，由train/val/test三部分组成，共标注出24,640个物体。 VOC2007的test数据label已经公布，之后的没有公布（只有图片，没有label）。

VOC2012：对于检测任务，VOC2012的trainval/test包含08-11年的所有对应图片。 trainval有11540张图片共27450个物体。对于分割任务， VOC2012的trainval包含07-11年的所有对应图片， test只包含08-11。trainval有 2913张图片共6929个物体。

这些物体一共分为20类：

Person: person
Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep
Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor

数据集下载后解压得到一个名为VOCdevkit的文件夹，该文件夹结构如下：

.
└── VOCdevkit #根目录
└── VOC2012 #不同年份的数据集，这里只下载了2012的，还有2007等其它年份的
├── Annotations #存放xml文件，与JPEGImages中的图片一一对应，解释图片的内容等等
├── ImageSets #该目录下存放的都是txt文件，txt文件中每一行包含一个图片的名称，末尾会加上±1表示正负样本
│ ├── Action
│ ├── Layout
│ ├── Main
│ └── Segmentation
├── JPEGImages #存放源图片
├── SegmentationClass #存放的是图片，分割后的效果，见下文的例子
└── SegmentationObject #存放的是图片，分割后的效果，见下文的例子

Annotation文件夹存放的是xml文件，该文件是对图片的解释，每张图片都对于一个同名的xml文件。
ImageSets文件夹存放的是txt文件，这些txt将数据集的图片分成了各种集合。如Main下的train.txt中记录的是用于训练的图片集合
JPEGImages文件夹存放的是数据集的原图片
SegmentationClass以及SegmentationObject文件夹存放的都是图片，且都是图像分割结果图

JEPGImages文件夹

该文件夹存放的是数据集的所有源图片，内容如下：

Annotation文件夹

Annotation文件夹的内容如下：

其中xml主要介绍了对应图片的基本信息，如来自那个文件夹、文件名、来源、图像尺寸以及图像中包含哪些目标以及目标的信息等等，内容如下：

<annotation><folder>VOC2007</folder><filename>000005.jpg</filename>#文件名<source>#文件来源<database>The VOC2007 Database</database><annotation>PASCAL VOC2007</annotation><image>flickr</image><flickrid>325991873</flickrid></source><owner><flickrid>archintent louisville</flickrid><name>?</name></owner><size>#文件尺寸，包括长、宽、通道数<width>500</width><height>375</height><depth>3</depth></size><segmented>0</segmented>#是否用于分割<object>#检测目标<name>chair</name>#目标类别<pose>Rear</pose>#摄像头角度<truncated>0</truncated>#是否被截断，0表示完整<difficult>0</difficult>#目标是否难以识别，0表示容易识别<bndbox>#bounding-box<xmin>263</xmin><ymin>211</ymin><xmax>324</xmax><ymax>339</ymax></bndbox></object><object>#检测到的多个物体， 可以看到上图中，图片000005中有多个椅子<name>chair</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>165</xmin><ymin>264</ymin><xmax>253</xmax><ymax>372</ymax></bndbox></object><object>#检测到的多个物体<name>chair</name><pose>Unspecified</pose><truncated>1</truncated><difficult>1</difficult><bndbox><xmin>5</xmin><ymin>244</ymin><xmax>67</xmax><ymax>374</ymax></bndbox></object><object><name>chair</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>241</xmin><ymin>194</ymin><xmax>295</xmax><ymax>299</ymax></bndbox></object><object>#检测到的多个物体<name>chair</name><pose>Unspecified</pose><truncated>1</truncated><difficult>1</difficult><bndbox><xmin>277</xmin><ymin>186</ymin><xmax>312</xmax><ymax>220</ymax></bndbox></object>
</annotation>

对应图片为：

ImageSets文件夹

ImageSets包含如下四个子文件夹：

Action下存放的是人的动作（例如running、jumping等等，这也是VOC challenge的一部分）
Layout下存放的是具有人体部位的数据（人的head、hand、feet等等，这也是VOC challenge的一部分）
Main下存放的是图像物体识别的数据，总共分为20类。
Segmentation下存放的是可用于分割的数据。

然后我们主要关注于main文件夹。里面放了20个类的train、val、trainval的txt。

_train中存放的是训练使用的数据，每一个class的train数据都有5717个。
_val中存放的是验证结果使用的数据，每一个class的val数据都有5823个。
_trainval将上面两个进行了合并，每一个class有11540个。

上图中前面代表图片编号，后面-1代表负样本，1代表正样本。

SegmentationClass文件夹

这里面包含了2913张图片，每一张图片都对应JPEGImages里面的相应编号的图片。这里面的图片的像素颜色共有20种，对应20类物体。比如所有飞机都会被标为红色。

SegmentationObject文件夹

这里面同样包含了2913张图片，图片编号都与Class里面的图片编号相同。这里面的图片和Class里面图片的区别在于，这是针对Object的。在Class里面，一张图片里如果有多架飞机，那么会全部标注为红色。而在Object里面，同一张图片里面的飞机会被不同颜色标注出来。

二．Microsoft COCO(Common Objects in Context)

COCO的全称是Common Objects in COntext，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MS COCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。COCO通过在Flickr上搜索80个对象类别和各种场景类型来收集图像，其使用了亚马逊的Mechanical Turk（AMT）。

COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集，其官方说明网址：http://mscoco.org/

该数据集主要有的特点如下：（1）Object segmentation（2）Recognition in Context（3）Multiple objects per image（4）More than 300,000 images（5）More than 2 Million instances（6）80 object categories（7）5 captions per image（8）Keypoints on 100,000 people

该数据集主要解决3个问题：目标检测，目标之间的上下文关系，目标的2维上的精确定位。数据集的对比示意图：

COCO的2019挑战赛有如下内容COCO 2019 Detection, Keypoint, Panoptic, and DensePose Challenges。

COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。COCO数据集现在有3种标注类型：object instances（目标实例）, object keypoints（目标上的关键点）, 和image captions（看图说话），使用JSON文件存储。比如下面就是Gemfield下载的COCO 2017年训练集中的标注文件：

可以看到其中有上面所述的三种类型，每种类型又包含了训练和验证，所以共6个JSON文件。

基本的JSON结构体类型

object instances（目标实例）、object keypoints（目标上的关键点）、image captions（看图说话）这3种类型共享这些基本类型：info、image、license。

而annotation类型则呈现出了多态：

{"info": info,"licenses": [license],"images": [image],"annotations": [annotation],
}info{"year": int,"version": str,"description": str,"contributor": str,"url": str,"date_created": datetime,
}
license{"id": int,"name": str,"url": str,
}
image{"id": int,"width": int,"height": int,"file_name": str,"license": int,"flickr_url": str,"coco_url": str,"date_captured": datetime,
}

1，info类型，比如一个info类型的实例：

"info":{"description":"This is stable 1.0 version of the 2014 MS COCO dataset.","url":"http:\/\/mscoco.org","version":"1.0","year":2014,"contributor":"Microsoft COCO group","date_created":"2015-01-27 09:11:52.357475"
},

2，Images是包含多个image实例的数组，对于一个image类型的实例：

{"license":3,"file_name":"COCO_val2014_000000391895.jpg","coco_url":"http:\/\/mscoco.org\/images\/391895","height":360,"width":640,"date_captured":"2013-11-14 11:18:45","flickr_url":"http:\/\/farm9.staticflickr.com\/8186\/8119368305_4e622c8349_z.jpg","id":391895
},

3，licenses是包含多个license实例的数组，对于一个license类型的实例：

{"url":"http:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc-sa\/2.0\/","id":1,"name":"Attribution-NonCommercial-ShareAlike License"
},

Object Instance 类型的标注格式

1，整体JSON文件格式

比如上图中的instances_train2017.json、instances_val2017.json这两个文件就是这种格式。

Object Instance这种格式的文件从头至尾按照顺序分为以下段落：

{"info": info,"licenses": [license],"images": [image],"annotations": [annotation],"categories": [category]
}

是的，你打开这两个文件，虽然内容很多，但从文件开始到结尾按照顺序就是这5段。其中，info、licenses、images这三个结构体/类型在上一节中已经说了，在不同的JSON文件中这三个类型是一样的，定义是共享的。不共享的是annotation和category这两种结构体，他们在不同类型的JSON文件中是不一样的。

images数组元素的数量等同于划入训练集（或者测试集）的图片的数量；

annotations数组元素的数量等同于训练集（或者测试集）中bounding box的数量；

categories数组元素的数量为80（2017年）；

>>> ann_train_file='annotations/instances_train2017.json'
>>> coco_train = COCO(ann_train_file)
loading annotations into memory...
Done (t=19.30s)
creating index...
index created!>>> len(coco_train.dataset['categories'])
80
>>> len(coco_train.dataset['images'])
118287
>>> len(coco_train.dataset['annotations'])
860001
>>>

2，annotations字段

annotations字段是包含多个annotation实例的一个数组，annotation类型本身又包含了一系列的字段，如这个目标的category id和segmentation mask。segmentation格式取决于这个实例是一个单个的对象（即iscrowd=0，将使用polygons格式）还是一组对象（即iscrowd=1，将使用RLE格式）。如下所示：

annotation{"id": int,    "image_id": int,"category_id": int,"segmentation": RLE or [polygon],"area": float,"bbox": [x,y,width,height],"iscrowd": 0 or 1,
}

注意，单个的对象（iscrowd=0)可能需要多个polygon来表示，比如这个对象在图像中被挡住了。而iscrowd=1时（将标注一组对象，比如一群人）的segmentation使用的就是RLE格式。

注意啊，只要是iscrowd=0那么segmentation就是polygon格式；只要iscrowd=1那么segmentation就是RLE格式。另外，每个对象（不管是iscrowd=0还是iscrowd=1）都会有一个矩形框bbox ，矩形框左上角的坐标和矩形框的长宽会以数组的形式提供，数组第一个元素就是左上角的横坐标值。

area是area of encoded masks，是标注区域的面积。如果是矩形框，那就是高乘宽；如果是polygon或者RLE，那就复杂点。

最后，annotation结构中的categories字段存储的是当前对象所属的category的id，以及所属的supercategory的name。

下面是从instances_val2017.json文件中摘出的一个annotation的实例，这里的segmentation就是polygon格式：

{"segmentation": [[510.66,423.01,511.72,420.03,510.45......]],"area": 702.1057499999998,"iscrowd": 0,"image_id": 289343,"bbox": [473.07,395.93,38.65,28.67],"category_id": 18,"id": 1768
},

polygon格式比较简单，这些数按照相邻的顺序两两组成一个点的xy坐标，如果有n个数（必定是偶数），那么就是n/2个点坐标。下面就是一段解析polygon格式的segmentation并且显示多边形的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.collections import PatchCollection
fig, ax = plt.subplots()
polygons = []
num_sides = 100
gemfield_polygons = [[125.12, 539.69, 140.94, 522.43......]]
gemfield_polygon = gemfield_polygons[0]
max_value = max(gemfield_polygon) * 1.3
gemfield_polygon = [i * 1.0/max_value for i in gemfield_polygon]
poly = np.array(gemfield_polygon).reshape((int(len(gemfield_polygon)/2), 2))
polygons.append(Polygon(poly,True))
p = PatchCollection(polygons, cmap=matplotlib.cm.jet, alpha=0.4)
colors = 100*np.random.rand(1)
p.set_array(np.array(colors))ax.add_collection(p)
plt.show()

如果iscrowd=1，那么segmentation就是RLE格式(segmentation字段会含有counts和size数组)，在json文件中gemfield挑出一个这样的例子，如下所示：

segmentation :
{u'counts': [272, 2, 4, 4, 4, 4, 2, 9, 1, 2, 16, 43, 143, 24......], u'size': [240, 320]
}

COCO数据集的RLE都是uncompressed RLE格式（与之相对的是compact RLE）。 RLE所占字节的大小和边界上的像素数量是正相关的。RLE格式带来的好处就是当基于RLE去计算目标区域的面积以及两个目标之间的unoin和intersection时会非常有效率。上面的segmentation中的counts数组和size数组共同组成了这幅图片中的分割 mask。其中size是这幅图片的宽高，然后在这幅图像中，每一个像素点要么在被分割（标注）的目标区域中，要么在背景中。很明显这是一个bool量：如果该像素在目标区域中为true那么在背景中就是False；如果该像素在目标区域中为1那么在背景中就是0。对于一个240x320的图片来说，一共有76800个像素点，根据每一个像素点在不在目标区域中，我们就有了76800个bit，比如像这样（随便写的例子，和上文的数组没关系）：00000111100111110...；但是这样写很明显浪费空间，我们直接写上0或者1的个数不就行了嘛（Run-length encoding)，于是就成了54251...，这就是上文中的counts数组，这里相邻的数字代表了不同的意义，是0和1的相互嵌套，即为记录连续的0和1的个数，当出现0和1的相互转换时，将当前的0或者1的个数记录在数组当中。下面这个python代码片段直观的显示了这些bit：

rle = [272, 2, 4, 4, 4, 4, 2, 9, 1, 2, 16, 43, 143, 24, 5, 8......]
assert sum(rle) == 240*320

也可以使用下面的代码将这个rle数组表示的分割区域画出来：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
rle = [272, 2, 4, 4, 4, 4, 2, 9, 1, 2, 16, 43, 143, 24, 5, 8......]
assert sum(rle) == 240*320
M = np.zeros(240*320)
N = len(rle)
n = 0
val = 1
for pos in range(N):val = not valfor c in range(rle[pos]):M[n] = valn += 1GEMFIELD = M.reshape(([240, 320]), order='F')
plt.imshow(GEMFIELD)
plt.show()

3，categories字段

categories是一个包含多个category实例的数组，而category结构体描述如下：

{"id": int,"name": str,"supercategory": str,
}

从instances_val2017.json文件中摘出的2个category实例如下所示：

{"supercategory": "person","id": 1,"name": "person"
},
{"supercategory": "vehicle","id": 2,"name": "bicycle"
},

至2017年的时候，一共有80个category。

Object Keypoint 类型的标注格式

1，整体JSON文件格式

比如上图中的person_keypoints_train2017.json、person_keypoints_val2017.json这两个文件就是这种格式。

Object Keypoint这种格式的文件从头至尾按照顺序分为以下段落，看起来和Object Instance一样啊：

{"info": info,"licenses": [license],"images": [image],"annotations": [annotation],"categories": [category]
}

是的，你打开这两个文件，虽然内容很多，但从文件开始到结尾按照顺序就是这5段。其中，info、licenses、images这三个结构体/类型在第一节中已经说了，在不同的JSON文件中这三个类型是一样的，定义是共享的。不共享的是annotation和category这两种结构体，他们在不同类型的JSON文件中是不一样的。

images数组元素数量是划入训练集（测试集）的图片的数量；

annotations是bounding box的数量，在这里只有人这个类别的bounding box；

categories数组元素的数量为1，只有一个：person（2017年）；

2，annotations字段

这个类型中的annotation结构体包含了Object Instance中annotation结构体的所有字段，再加上2个额外的字段。

新增的keypoints是一个长度为3*k的数组，其中k是category中keypoints的总数量。每一个keypoint是一个长度为3的数组，第一和第二个元素分别是x和y坐标值，第三个元素是个标志位v，v为0时表示这个关键点没有标注（这种情况下x=y=v=0），v为1时表示这个关键点标注了但是不可见（被遮挡了），v为2时表示这个关键点标注了同时也可见。

num_keypoints表示这个目标上被标注的关键点的数量（v>0），比较小的目标上可能就无法标注关键点。

annotation{"keypoints": [x1,y1,v1,...],"num_keypoints": int,"id": int,"image_id": int,"category_id": int,"segmentation": RLE or [polygon],"area": float,"bbox": [x,y,width,height],"iscrowd": 0 or 1,
}

从person_keypoints_val2017.json文件中摘出一个annotation的实例如下：

{"segmentation": [[125.12,539.69,140.94,522.43...]],"num_keypoints": 10,"area": 47803.27955,"iscrowd": 0,"keypoints": [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,142,309,1,177,320,2,191,398...],"image_id": 425226,"bbox": [73.35,206.02,300.58,372.5],"category_id": 1,"id": 183126
},

3，categories字段

最后，对于每一个category结构体，相比Object Instance中的category新增了2个额外的字段，keypoints是一个长度为k的数组，包含了每个关键点的名字；skeleton定义了各个关键点之间的连接性（比如人的左手腕和左肘就是连接的，但是左手腕和右手腕就不是）。目前，COCO的keypoints只标注了person category （分类为人）。

定义如下：

{"id": int,"name": str,"supercategory": str,"keypoints": [str],"skeleton": [edge]
}

从person_keypoints_val2017.json文件中摘出一个category的实例如下：

{"supercategory": "person","id": 1,"name": "person","keypoints": ["nose","left_eye","right_eye","left_ear","right_ear","left_shoulder","right_shoulder","left_elbow","right_elbow","left_wrist","right_wrist","left_hip","right_hip","left_knee","right_knee","left_ankle","right_ankle"],"skeleton": [[16,14],[14,12],[17,15],[15,13],[12,13],[6,12],[7,13],[6,7],[6,8],[7,9],[8,10],[9,11],[2,3],[1,2],[1,3],[2,4],[3,5],[4,6],[5,7]]
}

Image Caption的标注格式

1，整体JSON文件格式

比如上图中的captions_train2017.json、captions_val2017.json这两个文件就是这种格式。

Image Caption这种格式的文件从头至尾按照顺序分为以下段落，看起来和Object Instance一样，不过没有最后的categories字段：

{"info": info,"licenses": [license],"images": [image],"annotations": [annotation]
}

是的，你打开这两个文件，虽然内容很多，但从文件开始到结尾按照顺序就是这4段。其中，info、licenses、images这三个结构体/类型在第一节中已经说了，在不同的JSON文件中这三个类型是一样的，定义是共享的。不共享的是annotations这种结构体，它在不同类型的JSON文件中是不一样的。

images数组的元素数量等于划入训练集（或者测试集）的图片的数量；

annotations的数量要多于图片的数量，这是因为一个图片可以有多个场景描述；

2，annotations字段

这个类型中的annotation用来存储描述图片的语句。每个语句描述了对应图片的内容，而每个图片至少有5个描述语句（有的图片更多）。annotation定义如下：

annotation{"id": int,"image_id": int,"caption": str
}

从captions_val2017.json中摘取的一个annotation实例如下：

{"image_id": 179765,"id": 38,"caption": "A black Honda motorcycle parked in front of a garage."
}