mmdetectionでカスタムデータに対応するための邪道な方法です
公式ではcustomdataset用のconfigで元のconfigを
overwriteして使う方法が出ていますが…
これモデルを変えるごとにoverwriteするパラメータが違うので
configいちいち作らねばなりません
元のconfigたちはcocoのデータセットがデフォルトで入っているため
cocoの情報をいじればモデル変更時のconfig書き換えを最小限にできます
・カスタムデータセット(1クラス)を準備
・データ形式はcoco
・フォルダ構造(フォルダ構造はこの通りにつくることでconfig書き換えの手間が大幅削減)
├─coco
│ ├─annotations
│ │ ├─instances_train2017.json
│ │ └─instances_val2017.json
│ ├─train2017(train用画像のフォルダ)
│ └─val2017(valid用画像のフォルダ)
mmdet/datasets/coco.pyの変更
mmdet/datasets/coco.pyにcocoのクラス名が記載されています
そこをカスタムデータセットに合うように変更します
paletteは表示の色なのでお好みで
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@DATASETS.register_module()
class CocoDataset(BaseDetDataset):
"""Dataset for COCO."""
METAINFO = {
'classes':
('abnormal'),
# palette is a list of color tuples, which is used for visualization.
'palette':
[(220, 20, 60)]
}
# METAINFO = {
# 'classes':
# ('person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train',
# 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'stop sign',
# 'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep',
# 'cow', 'elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella',
# 'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard',
# 'sports ball', 'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard',
# 'surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup', 'fork',
# 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple', 'sandwich', 'orange',
# 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza', 'donut', 'cake', 'chair',
# 'couch', 'potted plant', 'bed', 'dining table', 'toilet', 'tv',
# 'laptop', 'mouse', 'remote', 'keyboard', 'cell phone', 'microwave',
# 'oven', 'toaster', 'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase',
# 'scissors', 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush'),
# # palette is a list of color tuples, which is used for visualization.
# 'palette':
# [(220, 20, 60), (119, 11, 32), (0, 0, 142), (0, 0, 230), (106, 0, 228),
# (0, 60, 100), (0, 80, 100), (0, 0, 70), (0, 0, 192), (250, 170, 30),
# (100, 170, 30), (220, 220, 0), (175, 116, 175), (250, 0, 30),
# (165, 42, 42), (255, 77, 255), (0, 226, 252), (182, 182, 255),
# (0, 82, 0), (120, 166, 157), (110, 76, 0), (174, 57, 255),
# (199, 100, 0), (72, 0, 118), (255, 179, 240), (0, 125, 92),
# (209, 0, 151), (188, 208, 182), (0, 220, 176), (255, 99, 164),
# (92, 0, 73), (133, 129, 255), (78, 180, 255), (0, 228, 0),
# (174, 255, 243), (45, 89, 255), (134, 134, 103), (145, 148, 174),
# (255, 208, 186), (197, 226, 255), (171, 134, 1), (109, 63, 54),
# (207, 138, 255), (151, 0, 95), (9, 80, 61), (84, 105, 51),
# (74, 65, 105), (166, 196, 102), (208, 195, 210), (255, 109, 65),
# (0, 143, 149), (179, 0, 194), (209, 99, 106), (5, 121, 0),
# (227, 255, 205), (147, 186, 208), (153, 69, 1), (3, 95, 161),
# (163, 255, 0), (119, 0, 170), (0, 182, 199), (0, 165, 120),
# (183, 130, 88), (95, 32, 0), (130, 114, 135), (110, 129, 133),
# (166, 74, 118), (219, 142, 185), (79, 210, 114), (178, 90, 62),
# (65, 70, 15), (127, 167, 115), (59, 105, 106), (142, 108, 45),
# (196, 172, 0), (95, 54, 80), (128, 76, 255), (201, 57, 1),
# (246, 0, 122), (191, 162, 208)]
# }
mmdet/evaluation/functional/class_names.pyの変更
72行目付近
def coco_classes() -> list:
"""Class names of COCO."""
# return [
# 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train',
# 'truck', 'boat', 'traffic_light', 'fire_hydrant', 'stop_sign',
# 'parking_meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep',
# 'cow', 'elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella',
# 'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard',
# 'sports_ball', 'kite', 'baseball_bat', 'baseball_glove', 'skateboard',
# 'surfboard', 'tennis_racket', 'bottle', 'wine_glass', 'cup', 'fork',
# 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple', 'sandwich', 'orange',
# 'broccoli', 'carrot', 'hot_dog', 'pizza', 'donut', 'cake', 'chair',
# 'couch', 'potted_plant', 'bed', 'dining_table', 'toilet', 'tv',
# 'laptop', 'mouse', 'remote', 'keyboard', 'cell_phone', 'microwave',
# 'oven', 'toaster', 'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase',
# 'scissors', 'teddy_bear', 'hair_drier', 'toothbrush'
# ]
return [
'abnormal'
]
configのnum_classesを変更
使いたいモデルのconfigを開いてnum_classesを探してください
cocoはデフォルトnum_classes=80になっているので今回はnum_classes=1にします
以上!
学習はこちらを参考にどうぞ