Tập dữ liệu VOC

Bộ dữ liệu PASCAL VOC (Visual Object Classes) là một tập dữ liệu phát hiện, phân đoạn và phân loại đối tượng nổi tiếng. Nó được thiết kế để khuyến khích nghiên cứu về nhiều loại đối tượng khác nhau và thường được sử dụng để đo điểm chuẩn cho các mô hình thị giác máy tính. Đây là một bộ dữ liệu cần thiết cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển làm việc về các nhiệm vụ phát hiện, phân đoạn và phân loại đối tượng.

Các tính năng chính

• Bộ dữ liệu VOC bao gồm hai thách thức chính: VOC2007 và VOC2012.
• Bộ dữ liệu bao gồm 20 danh mục đối tượng, bao gồm các đối tượng phổ biến như ô tô, xe đạp và động vật, cũng như các danh mục cụ thể hơn như thuyền, ghế sofa và bàn ăn.
• Chú thích bao gồm hộp giới hạn đối tượng và nhãn lớp cho các tác vụ phát hiện và phân loại đối tượng và mặt nạ phân đoạn cho các tác vụ phân đoạn.
• VOC cung cấp các số liệu đánh giá tiêu chuẩn như Độ chính xác trung bình (mAP) để phát hiện và phân loại đối tượng, làm cho nó phù hợp để so sánh hiệu suất mô hình.

Cấu trúc tập dữ liệu

Tập dữ liệu VOC được chia thành ba tập hợp con:

1. Train: Tập hợp con này chứa hình ảnh để đào tạo các mô hình phát hiện, phân đoạn và phân loại.
2. Xác thực: Tập hợp con này có hình ảnh được sử dụng cho mục đích xác thực trong quá trình đào tạo mô hình.
3. Kiểm tra: Tập hợp con này bao gồm các hình ảnh được sử dụng để kiểm tra và đo điểm chuẩn cho các mô hình được đào tạo. Chú thích sự thật cơ bản cho tập hợp con này không có sẵn công khai và kết quả được gửi đến máy chủ đánh giá VOC PASCAL để đánh giá hiệu suất.

Ứng dụng

Bộ dữ liệu VOC được sử dụng rộng rãi để đào tạo và đánh giá các mô hình học sâu trong phát hiện đối tượng (chẳng hạn như YOLO, R-CNN và SSD nhanh hơn), phân đoạn phiên bản (chẳng hạn như Mặt nạ R-CNN) và phân loại hình ảnh. Tập hợp các danh mục đối tượng đa dạng của tập dữ liệu, số lượng lớn hình ảnh được chú thích và các số liệu đánh giá được tiêu chuẩn hóa làm cho nó trở thành một nguồn tài nguyên thiết yếu cho các nhà nghiên cứu và học viên thị giác máy tính.

Tập dữ liệu YAML

Tệp YAML (Yet Another Markup Language) được sử dụng để xác định cấu hình tập dữ liệu. Nó chứa thông tin về đường dẫn, lớp và thông tin liên quan khác của tập dữ liệu. Trong trường hợp tập dữ liệu VOC, VOC.yaml Tệp được duy trì tại https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/VOC.yaml.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# PASCAL VOC dataset http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC by University of Oxford
# Documentation: # Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/voc/
# Example usage: yolo train data=VOC.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── VOC  ← downloads here (2.8 GB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/VOC
train: # train images (relative to 'path')  16551 images
  - images/train2012
  - images/train2007
  - images/val2012
  - images/val2007
val: # val images (relative to 'path')  4952 images
  - images/test2007
test: # test images (optional)
  - images/test2007

# Classes
names:
  0: aeroplane
  1: bicycle
  2: bird
  3: boat
  4: bottle
  5: bus
  6: car
  7: cat
  8: chair
  9: cow
  10: diningtable
  11: dog
  12: horse
  13: motorbike
  14: person
  15: pottedplant
  16: sheep
  17: sofa
  18: train
  19: tvmonitor

# Download script/URL (optional) ---------------------------------------------------------------------------------------
download: |
  import xml.etree.ElementTree as ET

  from tqdm import tqdm
  from ultralytics.utils.downloads import download
  from pathlib import Path

  def convert_label(path, lb_path, year, image_id):
      def convert_box(size, box):
          dw, dh = 1. / size[0], 1. / size[1]
          x, y, w, h = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1, (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1, box[1] - box[0], box[3] - box[2]
          return x * dw, y * dh, w * dw, h * dh

      in_file = open(path / f'VOC{year}/Annotations/{image_id}.xml')
      out_file = open(lb_path, 'w')
      tree = ET.parse(in_file)
      root = tree.getroot()
      size = root.find('size')
      w = int(size.find('width').text)
      h = int(size.find('height').text)

      names = list(yaml['names'].values())  # names list
      for obj in root.iter('object'):
          cls = obj.find('name').text
          if cls in names and int(obj.find('difficult').text) != 1:
              xmlbox = obj.find('bndbox')
              bb = convert_box((w, h), [float(xmlbox.find(x).text) for x in ('xmin', 'xmax', 'ymin', 'ymax')])
              cls_id = names.index(cls)  # class id
              out_file.write(" ".join(str(a) for a in (cls_id, *bb)) + '\n')


  # Download
  dir = Path(yaml['path'])  # dataset root dir
  url = 'https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/'
  urls = [f'{url}VOCtrainval_06-Nov-2007.zip',  # 446MB, 5012 images
          f'{url}VOCtest_06-Nov-2007.zip',  # 438MB, 4953 images
          f'{url}VOCtrainval_11-May-2012.zip']  # 1.95GB, 17126 images
  download(urls, dir=dir / 'images', curl=True, threads=3, exist_ok=True)  # download and unzip over existing paths (required)

  # Convert
  path = dir / 'images/VOCdevkit'
  for year, image_set in ('2012', 'train'), ('2012', 'val'), ('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test'):
      imgs_path = dir / 'images' / f'{image_set}{year}'
      lbs_path = dir / 'labels' / f'{image_set}{year}'
      imgs_path.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
      lbs_path.mkdir(exist_ok=True, parents=True)

      with open(path / f'VOC{year}/ImageSets/Main/{image_set}.txt') as f:
          image_ids = f.read().strip().split()
      for id in tqdm(image_ids, desc=f'{image_set}{year}'):
          f = path / f'VOC{year}/JPEGImages/{id}.jpg'  # old img path
          lb_path = (lbs_path / f.name).with_suffix('.txt')  # new label path
          f.rename(imgs_path / f.name)  # move image
          convert_label(path, lb_path, year, id)  # convert labels to YOLO format

Sử dụng

Để đào tạo một YOLOv8n mô hình trên tập dữ liệu VOC cho 100 kỷ nguyên với kích thước hình ảnh là 640, bạn có thể sử dụng các đoạn mã sau. Để biết danh sách đầy đủ các đối số có sẵn, hãy tham khảo trang Đào tạo mẫu.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="VOC.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=VOC.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Hình ảnh mẫu và chú thích

Bộ dữ liệu VOC chứa một bộ hình ảnh đa dạng với nhiều loại đối tượng khác nhau và các cảnh phức tạp. Dưới đây là một số ví dụ về hình ảnh từ tập dữ liệu, cùng với các chú thích tương ứng của chúng:

• Hình ảnh khảm: Hình ảnh này thể hiện một lô đào tạo bao gồm các hình ảnh tập dữ liệu được khảm. Khảm là một kỹ thuật được sử dụng trong quá trình đào tạo kết hợp nhiều hình ảnh thành một hình ảnh duy nhất để tăng sự đa dạng của các đối tượng và cảnh trong mỗi đợt đào tạo. Điều này giúp cải thiện khả năng khái quát hóa mô hình cho các kích thước đối tượng, tỷ lệ khung hình và ngữ cảnh khác nhau.

Ví dụ này cho thấy sự đa dạng và phức tạp của hình ảnh trong tập dữ liệu VOC và lợi ích của việc sử dụng khảm trong quá trình đào tạo.

Trích dẫn và xác nhận

Nếu bạn sử dụng bộ dữ liệu VOC trong công việc nghiên cứu hoặc phát triển của mình, vui lòng trích dẫn bài báo sau:

@misc{everingham2010pascal,
      title={The PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge},
      author={Mark Everingham and Luc Van Gool and Christopher K. I. Williams and John Winn and Andrew Zisserman},
      year={2010},
      eprint={0909.5206},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

Chúng tôi muốn ghi nhận PASCAL VOC Consortium đã tạo ra và duy trì nguồn tài nguyên quý giá này cho cộng đồng thị giác máy tính. Để biết thêm thông tin về tập dữ liệu VOC và người tạo ra nó, hãy truy cập trang web tập dữ liệu PASCAL VOC.

FAQ

Bộ dữ liệu PASCAL VOC là gì và tại sao nó lại quan trọng đối với các tác vụ thị giác máy tính?

Bộ dữ liệu PASCAL VOC (Visual Object Classes) là một chuẩn mực nổi tiếng để phát hiện, phân đoạn và phân loại đối tượng trong thị giác máy tính. Nó bao gồm các chú thích toàn diện như hộp giới hạn, nhãn lớp và mặt nạ phân đoạn trên 20 danh mục đối tượng khác nhau. Các nhà nghiên cứu sử dụng nó rộng rãi để đánh giá hiệu suất của các mô hình như Faster R-CNN, YOLOvà Mask R-CNN do các chỉ số đánh giá được tiêu chuẩn hóa như Độ chính xác trung bình trung bình (mAP).

Làm cách nào để đào tạo một YOLOv8 mô hình sử dụng tập dữ liệu VOC?

Để đào tạo một YOLOv8 mô hình với tập dữ liệu VOC, bạn cần cấu hình tập dữ liệu trong tệp YAML. Dưới đây là một ví dụ để bắt đầu đào tạo một YOLOv8n Mô hình cho 100 kỷ nguyên với kích thước hình ảnh 640:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="VOC.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=VOC.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Những thách thức chính bao gồm trong tập dữ liệu VOC là gì?

Bộ dữ liệu VOC bao gồm hai thách thức chính: VOC2007 và VOC2012. Những thách thức này kiểm tra việc phát hiện, phân đoạn và phân loại đối tượng trên 20 loại đối tượng đa dạng. Mỗi hình ảnh được chú thích tỉ mỉ với các hộp giới hạn, nhãn lớp và mặt nạ phân đoạn. Các thách thức cung cấp các số liệu được tiêu chuẩn hóa như mAP, tạo điều kiện thuận lợi cho việc so sánh và đo điểm chuẩn của các mô hình thị giác máy tính khác nhau.

Bộ dữ liệu PASCAL VOC tăng cường điểm chuẩn và đánh giá mô hình như thế nào?

Bộ dữ liệu PASCAL VOC tăng cường điểm chuẩn và đánh giá mô hình thông qua các chú thích chi tiết và các số liệu được tiêu chuẩn hóa như Độ chính xác trung bình trung bình (mAP). Các số liệu này rất quan trọng để đánh giá hiệu suất của các mô hình phát hiện và phân loại đối tượng. Hình ảnh đa dạng và phức tạp của tập dữ liệu đảm bảo đánh giá mô hình toàn diện trong các tình huống thực tế khác nhau.

Làm cách nào để sử dụng tập dữ liệu VOC để phân đoạn ngữ nghĩa trong YOLO Mô hình?

Để sử dụng tập dữ liệu VOC cho các tác vụ phân đoạn ngữ nghĩa với YOLO mô hình, bạn cần định cấu hình tập dữ liệu đúng cách trong tệp YAML. Tệp YAML xác định các đường dẫn và lớp cần thiết cho các mô hình phân đoạn đào tạo. Kiểm tra tệp cấu hình YAML tập dữ liệu VOC tại VOC.yaml để biết thiết lập chi tiết.

Ý kiến