目标检测的数据比分类复杂，一张图像中，需要标记出各个目标区域的位置和类别。
一般的目标区域位置用一个矩形框来表示，一般用以下3种方式表达：
| 表达方式 | 说明 |
|---|---|
| x1,y1,x2,y2 | (x1,y1)为左上角坐标，(x2,y2)为右下角坐标 |
| x1,y1,w,h | (x1,y1)为左上角坐标，w为目标区域宽度，h为目标区域高度 |
| xc,yc,w,h | (xc,yc)为目标区域中心坐标，w为目标区域宽度，h为目标区域高度 |
常见的目标检测数据集如Pascal VOC采用的[x1,y1,x2,y2] 表示物体的bounding box, COCO采用的[x1,y1,w,h] 表示物体的bounding box, Cformat](https://cocodataset.org/#format-data).
PaddleDetection默认支持COCO和Pascal VOC 和WIDER-FACE 数据源。
同时还支持自定义数据源，包括：
(1) 自定义数据数据转换成VOC数据；
(2) 自定义数据数据转换成COCO数据；
(3) 自定义新的数据源，增加自定义的reader。
首先进入到PaddleDetection根目录下
cd PaddleDetection/
ppdet_root=$(pwd)
VOC数据是Pascal VOC 比赛使用的数据。Pascal VOC比赛不仅包含图像分类分类任务，还包含图像目标检测、图像分割等任务，其标注文件中包含多个任务的标注内容。 VOC数据集指的是Pascal VOC比赛使用的数据。用户自定义的VOC数据，xml文件中的非必须字段，请根据实际情况选择是否标注或是否使用默认值。
-
通过代码自动化下载VOC数据集，数据集较大，下载需要较长时间
# 执行代码自动化下载VOC数据集 python dataset/voc/download_voc.py代码执行完成后VOC数据集文件组织结构为：
>>cd dataset/voc/ >>tree ├── create_list.py ├── download_voc.py ├── generic_det_label_list.txt ├── generic_det_label_list_zh.txt ├── label_list.txt ├── VOCdevkit/VOC2007 │ ├── annotations │ ├── 001789.xml │ | ... │ ├── JPEGImages │ ├── 001789.jpg │ | ... │ ├── ImageSets │ | ... ├── VOCdevkit/VOC2012 │ ├── Annotations │ ├── 2011_003876.xml │ | ... │ ├── JPEGImages │ ├── 2011_003876.jpg │ | ... │ ├── ImageSets │ | ... | ...各个文件说明
# label_list.txt 是类别名称列表，文件名必须是 label_list.txt。若使用VOC数据集，config文件中use_default_label为true时不需要这个文件 >>cat label_list.txt aeroplane bicycle ... # trainval.txt 是训练数据集文件列表 >>cat trainval.txt VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/007276.jpg VOCdevkit/VOC2007/Annotations/007276.xml VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/2011_002612.jpg VOCdevkit/VOC2012/Annotations/2011_002612.xml ... # test.txt 是测试数据集文件列表 >>cat test.txt VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000001.jpg VOCdevkit/VOC2007/Annotations/000001.xml ... # label_list.txt voc 类别名称列表 >>cat label_list.txt aeroplane bicycle ... -
已下载VOC数据集
按照如上数据文件组织结构组织文件即可。
VOC数据是每个图像文件对应一个同名的xml文件，xml文件中标记物体框的坐标和类别等信息。例如图像2007_002055.jpg：
图片对应的xml文件内包含对应图片的基本信息，比如文件名、来源、图像尺寸以及图像中包含的物体区域信息和类别信息等。
xml文件中包含以下字段：
-
filename，表示图像名称。
-
size，表示图像尺寸。包括：图像宽度、图像高度、图像深度。
<size> <width>500</width> <height>375</height> <depth>3</depth> </size> -
object字段，表示每个物体。包括:
标签 说明 name 物体类别名称 pose 关于目标物体姿态描述（非必须字段） truncated 如果物体的遮挡超过15-20％并且位于边界框之外，请标记为 truncated（非必须字段）difficult 难以识别的物体标记为 difficult（非必须字段）bndbox子标签 (xmin,ymin) 左上角坐标，(xmax,ymax) 右下角坐标，
COCO数据是COCO 比赛使用的数据。同样的，COCO比赛数也包含多个比赛任务，其标注文件中包含多个任务的标注内容。 COCO数据集指的是COCO比赛使用的数据。用户自定义的COCO数据，json文件中的一些字段，请根据实际情况选择是否标注或是否使用默认值。
-
通过代码自动化下载COCO数据集，数据集较大，下载需要较长时间
# 执行代码自动化下载COCO数据集 python dataset/coco/download_coco.py代码执行完成后COCO数据集文件组织结构为：
>>cd dataset/coco/ >>tree ├── annotations │ ├── instances_train2017.json │ ├── instances_val2017.json │ | ... ├── train2017 │ ├── 000000000009.jpg │ ├── 000000580008.jpg │ | ... ├── val2017 │ ├── 000000000139.jpg │ ├── 000000000285.jpg │ | ... | ... -
已下载COCO数据集
按照如上数据文件组织结构组织文件即可。
COCO数据标注是将所有训练图像的标注都存放到一个json文件中。数据以字典嵌套的形式存放。
json文件中包含以下key：
-
info，表示标注文件info。
-
licenses，表示标注文件licenses。
-
images，表示标注文件中图像信息列表，每个元素是一张图像的信息。如下为其中一张图像的信息：
{ 'license': 3, # license 'file_name': '000000391895.jpg', # file_name # coco_url 'coco_url': 'http://images.cocodataset.org/train2017/000000391895.jpg', 'height': 360, # image height 'width': 640, # image width 'date_captured': '2013-11-14 11:18:45', # date_captured # flickr_url 'flickr_url': 'http://farm9.staticflickr.com/8186/8119368305_4e622c8349_z.jpg', 'id': 391895 # image id } -
annotations，表示标注文件中目标物体的标注信息列表，每个元素是一个目标物体的标注信息。如下为其中一个目标物体的标注信息：
{ 'segmentation': # 物体的分割标注 'area': 2765.1486500000005, # 物体的区域面积 'iscrowd': 0, # iscrowd 'image_id': 558840, # image id 'bbox': [199.84, 200.46, 77.71, 70.88], # bbox [x1,y1,w,h] 'category_id': 58, # category_id 'id': 156 # image id }# 查看COCO标注文件 import json coco_anno = json.load(open('./annotations/instances_train2017.json')) # coco_anno.keys print('\nkeys:', coco_anno.keys()) # 查看类别信息 print('\n物体类别:', coco_anno['categories']) # 查看一共多少张图 print('\n图像数量：', len(coco_anno['images'])) # 查看一共多少个目标物体 print('\n标注物体数量：', len(coco_anno['annotations'])) # 查看一条目标物体标注信息 print('\n查看一条目标物体标注信息：', coco_anno['annotations'][0])COCO数据准备如下。
dataset/coco/最初文件组织结构>>cd dataset/coco/ >>tree ├── download_coco.py
对于用户数据有3种处理方法：
(1) 将用户数据转成VOC数据(根据需要仅包含物体检测所必须的标签即可)
(2) 将用户数据转成COCO数据(根据需要仅包含物体检测所必须的标签即可)
(3) 自定义一个用户数据的reader(较复杂数据，需要自定义reader)
用户数据集转成VOC数据后目录结构如下（注意数据集中路径名、文件名尽量不要使用中文，避免中文编码问题导致出错）：
dataset/xxx/
├── annotations
│ ├── xxx1.xml
│ ├── xxx2.xml
│ ├── xxx3.xml
│ | ...
├── images
│ ├── xxx1.jpg
│ ├── xxx2.jpg
│ ├── xxx3.jpg
│ | ...
├── label_list.txt (必须提供，且文件名称必须是label_list.txt )
├── train.txt (训练数据集文件列表, ./images/xxx1.jpg ./annotations/xxx1.xml)
└── valid.txt (测试数据集文件列表)
各个文件说明
# label_list.txt 是类别名称列表，改文件名必须是这个
>>cat label_list.txt
classname1
classname2
...
# train.txt 是训练数据文件列表
>>cat train.txt
./images/xxx1.jpg ./annotations/xxx1.xml
./images/xxx2.jpg ./annotations/xxx2.xml
...
# valid.txt 是验证数据文件列表
>>cat valid.txt
./images/xxx3.jpg ./annotations/xxx3.xml
...
在./tools/中提供了x2coco.py用于将VOC数据集、labelme标注的数据集或cityscape数据集转换为COCO数据，例如:
（1）labelme数据转换为COCO数据：
python tools/x2coco.py \
--dataset_type labelme \
--json_input_dir ./labelme_annos/ \
--image_input_dir ./labelme_imgs/ \
--output_dir ./cocome/ \
--train_proportion 0.8 \
--val_proportion 0.2 \
--test_proportion 0.0（2）voc数据转换为COCO数据：
python tools/x2coco.py \
--dataset_type voc \
--voc_anno_dir path/to/VOCdevkit/VOC2007/Annotations/ \
--voc_anno_list path/to/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/trainval.txt \
--voc_label_list dataset/voc/label_list.txt \
--voc_out_name voc_train.json用户数据集转成COCO数据后目录结构如下（注意数据集中路径名、文件名尽量不要使用中文，避免中文编码问题导致出错）：
dataset/xxx/
├── annotations
│ ├── train.json # coco数据的标注文件
│ ├── valid.json # coco数据的标注文件
├── images
│ ├── xxx1.jpg
│ ├── xxx2.jpg
│ ├── xxx3.jpg
│ | ...
...
如果数据集有新的数据需要添加进PaddleDetection中，您可参考数据处理文档中的添加新数据源文档部分，开发相应代码完成新的数据源支持，同时数据处理具体代码解析等可阅读数据处理文档
以Kaggle数据集 比赛数据为例，说明如何准备自定义数据。
Kaggle上的 road-sign-detection 比赛数据包含877张图像，数据类别4类：crosswalk，speedlimit，stop，trafficlight。
可从Kaggle上下载，也可以从下载链接 下载。
路标数据集示例图：
# 下载解压数据
>>cd $(ppdet_root)/dataset
# 下载kaggle数据集并解压，当前文件组织结构如下
├── annotations
│ ├── road0.xml
│ ├── road1.xml
│ ├── road10.xml
│ | ...
├── images
│ ├── road0.jpg
│ ├── road1.jpg
│ ├── road2.jpg
│ | ...
将数据划分为训练集和测试集
# 生成 label_list.txt 文件
>>echo -e "speedlimit\ncrosswalk\ntrafficlight\nstop" > label_list.txt
# 生成 train.txt、valid.txt和test.txt列表文件
>>ls images/*.png | shuf > all_image_list.txt
>>awk -F"/" '{print $2}' all_image_list.txt | awk -F".png" '{print $1}' | awk -F"\t" '{print "images/"$1".png annotations/"$1".xml"}' > all_list.txt
# 训练集、验证集、测试集比例分别约80%、10%、10%。
>>head -n 88 all_list.txt > test.txt
>>head -n 176 all_list.txt | tail -n 88 > valid.txt
>>tail -n 701 all_list.txt > train.txt
# 删除不用文件
>>rm -rf all_image_list.txt all_list.txt
最终数据集文件组织结构为：
├── annotations
│ ├── road0.xml
│ ├── road1.xml
│ ├── road10.xml
│ | ...
├── images
│ ├── road0.jpg
│ ├── road1.jpg
│ ├── road2.jpg
│ | ...
├── label_list.txt
├── test.txt
├── train.txt
└── valid.txt
# label_list.txt 是类别名称列表，文件名必须是 label_list.txt
>>cat label_list.txt
crosswalk
speedlimit
stop
trafficlight
# train.txt 是训练数据集文件列表，每一行是一张图像路径和对应标注文件路径，以空格分开。注意这里的路径是数据集文件夹内的相对路径。
>>cat train.txt
./images/road839.png ./annotations/road839.xml
./images/road363.png ./annotations/road363.xml
...
# valid.txt 是验证数据集文件列表，每一行是一张图像路径和对应标注文件路径，以空格分开。注意这里的路径是数据集文件夹内的相对路径。
>>cat valid.txt
./images/road218.png ./annotations/road218.xml
./images/road681.png ./annotations/road681.xml
也可以下载准备好的数据下载链接 ，解压到dataset/roadsign_voc/文件夹下即可。
准备好数据后，一般的我们要对数据有所了解，比如图像量，图像尺寸，每一类目标区域个数，目标区域大小等。如有必要，还要对数据进行清洗。
roadsign数据集统计:
| 数据 | 图片数量 |
|---|---|
| train | 701 |
| valid | 176 |
说明： （1）用户数据，建议在训练前仔细检查数据，避免因数据标注格式错误或图像数据不完整造成训练过程中的crash （2）如果图像尺寸太大的话，在不限制读入数据尺寸情况下，占用内存较多，会造成内存/显存溢出，请合理设置batch_size，可从小到大尝试
在yolo系列模型中，大多数情况下使用默认的anchor设置即可, 你也可以运行tools/anchor_cluster.py来得到适用于你的数据集Anchor，使用方法如下：
python tools/anchor_cluster.py -c configs/ppyolo/ppyolo.yml -n 9 -s 608 -m v2 -i 1000目前tools/anchor_cluster.py支持的主要参数配置如下表所示：
| 参数 | 用途 | 默认值 | 备注 |
|---|---|---|---|
| -c/--config | 模型的配置文件 | 无默认值 | 必须指定 |
| -n/--n | 聚类的簇数 | 9 | Anchor的数目 |
| -s/--size | 图片的输入尺寸 | None | 若指定，则使用指定的尺寸，如果不指定, 则尝试从配置文件中读取图片尺寸 |
| -m/--method | 使用的Anchor聚类方法 | v2 | 目前只支持yolov2的聚类算法 |
| -i/--iters | kmeans聚类算法的迭代次数 | 1000 | kmeans算法收敛或者达到迭代次数后终止 |