どうやら、クラスのすべて(30種類くらい)をインスタンス化した画像(png)が提供されているわけではないようです。
ですが、jsonファイルには、フラグメントの状態で、各クラスが保存されている(1本の電柱がオクルージョンのせいで2つになっている)ので、とりあえず、それをインスタンスとしてcocoフォーマットで保存して扱うという、やむを得ない方法をとることはできる。
cityscapesを利用した教師データはcityscapesScriptsを使うといろいろできそう。
- json2instanceImg.py.このファイルが要か?
- どうやらDatasetCatalogとMetadataCatalogも後々、必要みたい
How can we generate training data for instance segmentation, specifically for Mask R-CNN of Detectron2, using the Cityscapes Dataset with cityscapesscripts?
- アノテーションデータの変換: cityscapesscriptsのjson2instanceImg.pyスクリプトを使用して、Cityscapesのアノテーションデータをインスタンスセグメンテーションの教師データに変換します。以下のコマンドを使用して実行します
PYTHONPATHの設定:PyCharmは通常、プロジェクトのルートディレクトリをPYTHONPATHに追加します.それがTerminalで実施時には,defaultでは反映されません.
export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/path/to/your/project"
をTerminalで実行しておいてから,json2instanceImg.pyを実施しなければ動かないようです.
- 転移学習-cityscapes, cityscapesscripts, Mask R-CNN, Detectron2
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