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PASCAL VOC 2012のセグメンテーションで使用されているカラーマップ

Last updated at Posted at 2018-08-03

はじめに

セマンティックセグメンテーションの学習モデルとして使用されている「PASCAL VOC 2012」では、色とクラスが以下のようにマッピングされています。
image.png

これらがどのように決められているのかを書かせていただきます。

インデックス値とクラスの紐付け

現在の「PASCAL VOC 2012」では20のクラスと1つの背景、および、1つの未設定の合計22クラスが設定されています。
これらはカラーマップのインデックス値と紐づいています。

インデックス値 クラス
0 背景
1 飛行機
2 自転車
3
4 ボート
5 ビン
6 バス
7 自動車
8
9 椅子
10
11 テーブル
12
13
14 バイク
15
16 鉢植え
17
18 ソファー
19 電車
20 テレビ
21 未設定

これらは固定となっています。

インデックス値と色の紐付け

学習データでは、各ピクセルが上記の値になっているわけではなく、人が見て区別できるような色が設定されています。
image.png

これらの色とインデックス値は、以下の法則で決まっています。

  1. 黒(0,0,0)は0(背景)
  2. それ以外は、赤・緑・青のそれぞれの上位ビットから順番に、インデックス値の下位ビットに割り当てる
  3. 上記から、255(未設定)は明るいグレーっぽい色(224,224,192)

図で書くとこんな感じです。
image.png

具体的には、以下の値が紐づいています。

インデックス値
0x00 0x00 0x00 0(背景)
0x80 0x00 0x00 1
0x00 0x80 0x00 2
0x80 0x80 0x00 3
0x00 0x00 0x80 4
0x80 0x00 0x80 5
0x00 0x80 0x80 6
0x80 0x80 0x80 7
0x40 0x00 0x00 8
(以下省略、(224,224,192):255(未設定)まで設定可能)

こちらで取得できるデータでは、インデックスカラーで指定されているため、いちいちRGBのビットを見て変換とかしなくても、インデックスの値そのまま使えます

おまけ

PILでインデックスカラーの画像ファイルを読み込むと、そのままインデックス値が取得できる。
OpenCVでインデックスカラーの画像ファイルを読み込むと、RGBに変換されたものしか取得できないので注意。

まとめ

色とインデックス値の紐付けが分かったので、これで独自データを学習させてセグメンテーションできますね。
(学習データを用意するのがめんどくさいのですが...)

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