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COCO Dataset Format

COCO에는 object detection, keypoint detection, stuff segmentation, panoptic segmentation, densepose, image captioning 과 같은 여러 주석 유형이 있습니다.

주석은 JSON 을 사용하여 저장됩니다.

Basic data structure

모든 Annotation은 아래의 기본 데이터 구조를 공유합니다. 

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

info {
    "year": int,
    "version": str,
    "description": str,
    "contributor": str,
    "url": str,
    "date_created": datetime,
}

image {
    "id": int,
    "width": int,
    "height": int,
    "file_name": str,
    "license": int,
    "flickr_url": str,
    "coco_url": str,
    "date_captured": datetime,
}

license {
    "id": int,
    "name": str,
    "url": str,
}

Object Detection

각 "Object Instance Annotation"은 객체의 "Category ID"및 "Segmentation Mask"를 포함한 일련의 필드가 포함됩니다.

"Segmentation Format"은 인스턴스가

  • 단일 개체 (폴리곤이 사용되는 경우 iscrowd=0) 또는
  • 개체 모음 (#RLE가 사용되는 경우 iscrowd=1)

을 나타내는지 여부에 따라 다릅니다.

  • 단일 개체(iscrowd=0)는 예를 들어 가려진 경우 여러 다각형이 필요할 수 있습니다.
  • 군중 주석(iscrowd=1)은 대규모 개체 그룹(예: 군중)에 레이블을 지정하는 데 사용됩니다.

또한 각 객체에 대해 둘러싸는 경계 상자가 제공됩니다(상자 좌표계는 이미지의 왼쪽 상단 모서리에서 측정되며 0으로 측정됩니다).

마지막으로 주석 구조의 범주 필드는 범주 및 상위 범주(Supercategory) 이름에 대한 "Category ID"의 매핑을 저장합니다. 

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

categories [
    {
        "id" : int,
        "name" : str,
        "supercategory" : str,
    }
]

Sample 

{
    "images": [
        {
            "height": 1088,
            "width": 1920,
            "id": 1,
            "file_name": "scene00706.png"
        }
    ],
    "annotations": [
        {
            "iscrowd": 0,
            "image_id": 1,
            "bbox": [
                1524,
                812,
                60,
                41
            ],
            "segmentation": [
                [
                    1564,
                    815,
                    1559,
                    824,
                    1548,
                    831,
                    1538,
                    832,
                    1525,
                    834,
                    1524,
                    843,
                    1532,
                    848,
                    1550,
                    852,
                    1565,
                    850,
                    1583,
                    839,
                    1584,
                    828,
                    1580,
                    817,
                    1575,
                    811
                ]
            ],
            "category_id": 0,
            "id": 1,
            "area": 1378
        }
    ],
    "categories": [
        {
            "id": 0,
            "name": "smoke",
            "supercategory": "smoke"
        }
    ]
}

area

It means Segmentation Area.

You can use mask.area function to compute it.

Projects

labelme2coco
labelme 포맷을 coco dataset format으로 변환하기 위한 경량 패키지입니다.
https://github.com/fcakyon/labelme2coco

From labelme

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