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MS COCO datasetのフォーマットまとめ

Last updated at Posted at 2021-11-27

概要

  • MicrosoftのCommon Objects in Contextデータセット(通称MS COCO dataset)のフォーマットに準拠したオリジナルのデータセットを作成したい場合に、どの要素に何の情報を記述して、どういう形式で出力するのが適切なのかがわかりづらかったため、実例を交えつつ各要素の内容を網羅的にまとめました。

背景

  • 例えば、GitHubで公開されている特定のプログラムでオリジナルのデータセットを読み込むと問題は無いのに、別のプログラムやpycocotools、その他のアノテーションツール等で読み込むと特定の要素が無かったり、データ型が異なったりしてエラーが出る問題がしばしばあるので、「このルールでデータセットを作成しておけば間違いない」という基準のようなものを整理しておきたかった というのが本記事を作成した動機です。

はじめに

  • COCO datasetからダウンロードできる"2017 Train/Val annotations"のファイルに含まれるperson_keypoints_val2017.jsonより、以下の画像(id=153669)とアノテーションを基準に解説していく。
000000153669.jpg
アノテーション描画結果

COCO datasetのJSONフォーマット

  • 全体としては以下のような構造になっており、以降の項目でこの5つの要素の内容を説明していく。
{
	"info": {...},
	"licenses": [
		{...},{...}
	],
	"images": [
		{...},{...},{...},{...}
	],
	"annotations": [
		{...},{...},{...},{...},{...},{...},{...},{...},{...}
	],
	"categories": [
		{...},{...},{...}
	]
}

1. "info"

  • infoではデータセット全体の情報(メタデータ)を記述する。
"info": {
	"description": "COCO 2017 Dataset"
	"url": "http://cocodataset.org",
	"version": "1.0",
	"year": 2017,
	"contributor": "COCO Consortium",
	"date_created": "2017/09/01"
},

この"info"の要素だけリスト型ではないので注意

"description"
  • データセットの説明
"url"
  • データセットの掲載されているWebサイトのURL
"version"
  • データセットのバージョン
"year"
  • データセットの公開年
"contributor"
  • データセットの作成者
"date_created"
  • データセットの作成年月日

2. "licenses"

  • licensesではデータセットに含まれる画像のライセンス情報をリスト内に列挙する。
"licenses": [
	{
		"url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/",
		"id": 1,
		"name": "Attribution-NonCommercial-ShareAlike License"
	},
	...
],
"url"
  • ライセンスの内容が記載されているWebページのURL
"id"
  • データセット内で定義するライセンスID
"name"
  • ライセンス名

例えば、person_keypoints_val2017.jsonには、以下の8つのライセンスが記述されている

id name url
1 Attribution-NonCommercial-ShareAlike License http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/
2 Attribution-NonCommercial License http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/
3 Attribution-NonCommercial-NoDerivs License http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/
4 Attribution License http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/
5 Attribution-ShareAlike License http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/
6 Attribution-NoDerivs License http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/
7 No known copyright restrictions http://flickr.com/commons/usage/
8 United States Government Work http://www.usa.gov/copyright.shtml

3. "images"

  • imagesではデータセットに含まれる画像の情報をリスト内に列挙する。
"images": [
	{
		"license": 6,
		"file_name": "000000153669.jpg",
		"coco_url": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000153669.jpg",
		"height": 427,
		"width": 640,
		"date_captured": "2013-11-19 19:44:15",
		"flickr_url": "http://farm5.staticflickr.com/4023/4659511777_06fdc54df9_z.jpg",
		"id": 153669
	},
	...
],
"license"
  • 画像のライセンスID(licenses"id"と紐付く)
"file_name"
  • 画像のファイル名(ゼロ埋めの数値をファイル名にしておくと問題が生じにくい)
"coco_url"
  • 実際に扱う画像のURL
"height", "width"
  • 実際に扱う画像の縦横ピクセル値(これは"coco_url"側のサイズであり、"flickr_url"側(=オリジナル画像)のサイズではないので注意)
"date_captured"
  • 画像を撮影または取得した日時
"flickr_url"
  • オリジナル画像のURL
"id"
  • 画像を一意に特定するID("file_name"から拡張子を削除してint型の数値にしたものにしておくと問題が生じにくい)

4. "annotations"

  • annotationsではデータセットに含まれるアノテーションの情報をリスト内に列挙する。
"annotations": [
	{
		"segmentation": [
			[..................]
		],
		"num_keypoints": 14,
		"area": 27981.57385,
		"iscrowd": 0,
		"keypoints": [.........],
		"image_id": 153669,
		"bbox": [341.76, 55.14, 216.05, 348.74],
		"category_id": 1,
		"id": 1271401,
		"caption": "a batter after he has hit a pitched ball before he is going to run"
	},
	...
],
"segmentation"
  • 対象のオブジェクトをセグメンテーションした際の頂点座標x,yを結んで列挙する形(ポリゴンの形式)で記述したもの
  • 具体的には[x1, y1, x2, y2, ...]といった形でx,y座標群が並ぶ。
  • 次の画像のように、対象の1つのオブジェクトの部位が遮蔽物などで2つ以上に分断される場合は、以下のように別のリストにして追加する形で記述する。
分断されたオブジェクトの例
		"segmentation": [
			[a_x1, a_y1, a_x2, a_y2, ...], #部位aの領域
			[b_x1, b_y1, b_x2, b_y2, ...]  #部位bの領域
		],
  • なお、後述する"iscrowd"が1の場合は、以下のように"counts"と"size"の2要素で記述する。
		"segmentation": {
			"counts": [x1, y1, x2, y2, ...],
			"size": [427, 640]
		},

上記の"counts"はポリゴンではなく非圧縮RLE(Run Length Encoding)で記述することが正しいらしいが、person_keypoints_val2017.jsonではポリゴンで記述されているので、扱うプログラムによって注意が必要

(参考)このあたりで議論されている
 ・https://github.com/cocodataset/cocoapi/issues/135
 ・https://github.com/facebookresearch/Detectron/issues/100

  • ちなみに、1つの"image_id"に対して、複数のアノテーションが紐付いているため、例えばimage_id=153669に紐付く14のセグメンテーション領域を全て描画すると以下のようになる。
全セグメンテーション領域描画結果
"num_keypoints"
  • 有効な"keypoints"の数(位置が不明な"keypoints"を除外した数)
"area"
  • セグメンテーション領域内の合計ピクセル数
"iscrowd"
  • アノテーション対象のオブジェクトが複数(1)か否(0)かを示すフラグ(通常は0)
  • iscrowd=1となっているアノテーションの具体例(セグメンテーション領域の描画結果)を以下に示す。
群衆アノテーションの例
"keypoints"
  • 主に人物の関節を表し、関節の位置する座標x,yと状態v(0:不明, 1:不可視(遮蔽), 2:可視)のセットが17点並ぶ(COCO datasetの場合)
  • 関節位置が不明(v=0)の場合は(x,y)=(0,0)で記述される。
  • 登場する各点がどの関節を表すかは、後述するcategoriesの中で定義する。
  • 参考までにpycocotoolsのshowAnns()を使って、1つのアノテーションにおける実際の関節の座標を、セグメンテーションの領域とともに描画した結果を以下に示す。
キーポイント描画結果
"image_id"
  • アノテーション対象の画像ID(images"id"と紐付く)
  • 画像1枚につき1つ以上のアノテーションが存在するため、annotations内では"image_id"は重複する。
"bbox"
  • 対象のオブジェクトを囲むバウンディングボックスの左上の頂点座標とサイズ(x, y, width, heightの順番)
"category_id"
  • 対象のオブジェクトが何であるかを示すカテゴリID
  • category_id=1はpersonを意味する。詳細は後述するcategoriesの内容を参照。
"id"
  • アノテーションを一意に特定するためのID
  • images"id"と被ると扱いがややこしくなるので、なるべく"image_id"と被らない数値や文字列にした方が良い。
"caption"
  • 画像の内容を説明するキャプション( captions_val2017.json などで記述されている要素)

5. "categories"

  • categoriesではデータセットに含まれるカテゴリの情報をリスト内に列挙する。
"categories": [
	{
		"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]
		]
	},
	...
]
"supercategory"
  • カテゴリ名の上位のカテゴリ
  • 例えば、カテゴリが"bicycle"や"car"の場合、上位カテゴリは"vehicle"という風になる。
"id"
  • カテゴリID

person_keypoints_val2017.jsonにおいては、カテゴリIDはid=1の"person"しか登場しないが、COCO datasetとしては以下の91種類のカテゴリが定義されている

COCO dataset カテゴリ 91種類一覧
id supercategory  name 
1 person person
2 vehicle bicycle
3 vehicle car
4 vehicle motorcycle
5 vehicle airplane
6 vehicle bus
7 vehicle train
8 vehicle truck
9 vehicle boat
10 outdoor traffic light
11 outdoor fire hydrant
12 outdoor street sign*
13 outdoor stop sign
14 outdoor parking meter
15 outdoor bench
16 animal bird
17 animal cat
18 animal dog
19 animal horse
20 animal sheep
21 animal cow
22 animal elephant
23 animal bear
24 animal zebra
25 animal giraffe
26 animal hat*
27 accessory backpack
28 accessory umbrella
29 accessory shoe*
30 accessory eye glasses*
31 accessory handbag
32 accessory tie
33 accessory suitcase
34 sports frisbee
35 sports skis
36 sports snowboard
37 sports sports ball
38 sports kite
39 sports baseball bat
40 sports baseball glove
41 sports skateboard
42 sports surfboard
43 sports tennis racket
44 kitchen bottle
45 kitchen plate*
46 kitchen wine glass
47 kitchen cup
48 kitchen fork
49 kitchen knife
50 kitchen spoon
51 kitchen bowl
52 food banana
53 food apple
54 food sandwich
55 food orange
56 food broccoli
57 food carrot
58 food hot dog
59 food pizza
60 food donut
61 food cake
62 furniture chair
63 furniture couch
64 furniture potted plant
65 furniture bed
66 furniture mirror*
67 furniture dining table
68 furniture window*
69 furniture desk*
70 furniture toilet
71 furniture door*
72 electronic tv
73 electronic laptop
74 electronic mouse
75 electronic remote
76 electronic keyboard
77 electronic cell phone
78 appliance microwave
79 appliance oven
80 appliance toaster
81 appliance sink
82 appliance refrigerator
83 appliance blender*
84 indoor book
85 indoor clock
86 indoor vase
87 indoor scissors
88 indoor teddy bear
89 indoor hair drier
90 indoor toothbrush
91 indoor hair brush*
  • *印は、論文では定義されているがJSONでは記載されていないカテゴリ
"name"
  • カテゴリ名
"keypoints"
  • キーポイントの順番(=ID)と名称

COCO datasetにおけるキーポイントは17点だが、その他のデータセットではキーポイントの位置と数、IDが異なるため、参考までにその対応関係を記載しておく

COCO dataset キーポイント 対応表
MS COCO
dataset
MPII Human Pose
Dataset
Leeds Sports Pose
Dataset
VGG Human
Pose Estimation
datasets
head top - 9 14
nose 1 - - -
left_eye 2 - - -
right_eye 3 - - -
left_ear 4 - - -
right_ear 5 - - -
(upper) neck - 8 13 -
thorax - 7 - -
left_shoulder 6 13 10
right_shoulder 7 12 9
left_elbow 8 14 11
right_elbow 9 11 8
left_wrist 10 15 12
right_wrist 11 10 7
pelvis - 6 - -
left_hip 12 3 4 -
right_hip 13 2 3 -
left_knee 14 4 5 -
right_knee 15 1 2 -
left_ankle 16 5 6 -
right_ankle 17 0 1 -
"skeleton"
  • 描画のためのキーポイントの連結関係
  • "keypoints"での記述順番がIDと対応するため、例えば[16,14]は"left_ankle"と"left_knee"を繋ぐことを意味する。

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