coco 数据集_Tensorflow对COCO目标检测数据预处理

COCO数据集是微软发布的一个大型图像数据集, 专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计。这个数据集还提供了Matlab, Python 和 Lua 的 API 接口. 该 API 接口可以提供完整的图像标签数据的加载, parsing 和可视化。

下面记录一下我是如何利用COCO的数据集来制作目标检测的数据，以及对数据进行增广处理的。

首先我们去COCO的官网http://mscoco.org下载图像数据。之后我们还要下载安装COCO API， https://github.com/Xinering/cocoapi

COCOAPI安装好后，在PythonAPI的目录下，有一个pycocoDemo.ipynb的文件，用Jupyter Notebook运行这个文件，可以看到cocoapi的用法，我根据这个文件的示例来进行改造，把COCO的图像数据和目标检测用到的标注框的数据打包制作为Tensorflow的tfrecord格式的数据，方便之后用Tensorflow来进行训练。代码如下：

#-*- encoding: utf-8 -*-

TFRECORD数据生成后，我们可以进行很多的数据增广(Data augmentation)的处理了。具体的数据增广包括了以下几个方面：

对图像大小调整到固定的大小（例如416*416），并相应调整Bounding Box的坐标
把图像大小调整到固定的大小的120%（例如500*500），然后再随机裁剪图片到固定的大小（416*416），并相应调整Bounding Box的坐标
对图像进行Expand操作，例如随机生成一个是图像1-3倍大小的一个图像（像素值都为0），然后随机放置这个图像进去。然后再把扩展后的图像调整大小到固定的大小（416*416），并相应调整Bounding Box的坐标。相当于缩小Bounding Box
随机对图像进行Patch的操作，Patch的大小是图像的0.1-1.0，Patch和Bounding Box的IOU值需要在[0.1,0.3,0.5,0.7,0.9]这几个随机值中。相当于对Bounding Box进行扩大
随机调整图像的颜色，对比度，明亮度，并对图像的数值进行标准化的操作。

具体的代码如下：

import

运行结果如下：

文章转载自：https://blog.csdn.net/gzroy/article/details/95027532

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