2021-07-03 23:54:32 +08:00
|
|
|
## 准备数据集
|
|
|
|
|
|
|
|
推荐用软链接,将数据集根目录链接到 `$MMSEGMENTATION/data` 里。如果您的文件夹结构是不同的,您也许可以试着修改配置文件里对应的路径。
|
|
|
|
|
|
|
|
```none
|
|
|
|
mmsegmentation
|
|
|
|
├── mmseg
|
|
|
|
├── tools
|
|
|
|
├── configs
|
|
|
|
├── data
|
|
|
|
│ ├── cityscapes
|
|
|
|
│ │ ├── leftImg8bit
|
|
|
|
│ │ │ ├── train
|
|
|
|
│ │ │ ├── val
|
|
|
|
│ │ ├── gtFine
|
|
|
|
│ │ │ ├── train
|
|
|
|
│ │ │ ├── val
|
|
|
|
│ ├── VOCdevkit
|
|
|
|
│ │ ├── VOC2012
|
|
|
|
│ │ │ ├── JPEGImages
|
|
|
|
│ │ │ ├── SegmentationClass
|
|
|
|
│ │ │ ├── ImageSets
|
|
|
|
│ │ │ │ ├── Segmentation
|
|
|
|
│ │ ├── VOC2010
|
|
|
|
│ │ │ ├── JPEGImages
|
|
|
|
│ │ │ ├── SegmentationClassContext
|
|
|
|
│ │ │ ├── ImageSets
|
|
|
|
│ │ │ │ ├── SegmentationContext
|
|
|
|
│ │ │ │ │ ├── train.txt
|
|
|
|
│ │ │ │ │ ├── val.txt
|
|
|
|
│ │ │ ├── trainval_merged.json
|
|
|
|
│ │ ├── VOCaug
|
|
|
|
│ │ │ ├── dataset
|
|
|
|
│ │ │ │ ├── cls
|
|
|
|
│ ├── ade
|
|
|
|
│ │ ├── ADEChallengeData2016
|
|
|
|
│ │ │ ├── annotations
|
|
|
|
│ │ │ │ ├── training
|
|
|
|
│ │ │ │ ├── validation
|
|
|
|
│ │ │ ├── images
|
|
|
|
│ │ │ │ ├── training
|
|
|
|
│ │ │ │ ├── validation
|
|
|
|
│ ├── CHASE_DB1
|
|
|
|
│ │ ├── images
|
|
|
|
│ │ │ ├── training
|
|
|
|
│ │ │ ├── validation
|
|
|
|
│ │ ├── annotations
|
|
|
|
│ │ │ ├── training
|
|
|
|
│ │ │ ├── validation
|
|
|
|
│ ├── DRIVE
|
|
|
|
│ │ ├── images
|
|
|
|
│ │ │ ├── training
|
|
|
|
│ │ │ ├── validation
|
|
|
|
│ │ ├── annotations
|
|
|
|
│ │ │ ├── training
|
|
|
|
│ │ │ ├── validation
|
|
|
|
│ ├── HRF
|
|
|
|
│ │ ├── images
|
|
|
|
│ │ │ ├── training
|
|
|
|
│ │ │ ├── validation
|
|
|
|
│ │ ├── annotations
|
|
|
|
│ │ │ ├── training
|
|
|
|
│ │ │ ├── validation
|
|
|
|
│ ├── STARE
|
|
|
|
│ │ ├── images
|
|
|
|
│ │ │ ├── training
|
|
|
|
│ │ │ ├── validation
|
|
|
|
│ │ ├── annotations
|
|
|
|
│ │ │ ├── training
|
|
|
|
│ │ │ ├── validation
|
2021-08-29 02:51:05 +08:00
|
|
|
| ├── dark_zurich
|
|
|
|
| │ ├── gps
|
|
|
|
| │ │ ├── val
|
|
|
|
| │ │ └── val_ref
|
|
|
|
| │ ├── gt
|
|
|
|
| │ │ └── val
|
|
|
|
| │ ├── LICENSE.txt
|
|
|
|
| │ ├── lists_file_names
|
|
|
|
| │ │ ├── val_filenames.txt
|
|
|
|
| │ │ └── val_ref_filenames.txt
|
|
|
|
| │ ├── README.md
|
|
|
|
| │ └── rgb_anon
|
|
|
|
| │ | ├── val
|
|
|
|
| │ | └── val_ref
|
|
|
|
| ├── NighttimeDrivingTest
|
|
|
|
| | ├── gtCoarse_daytime_trainvaltest
|
|
|
|
| | │ └── test
|
|
|
|
| | │ └── night
|
|
|
|
| | └── leftImg8bit
|
|
|
|
| | | └── test
|
|
|
|
| | | └── night
|
2021-11-24 19:41:19 +08:00
|
|
|
│ ├── loveDA
|
|
|
|
│ │ ├── img_dir
|
|
|
|
│ │ │ ├── train
|
|
|
|
│ │ │ ├── val
|
|
|
|
│ │ │ ├── test
|
|
|
|
│ │ ├── ann_dir
|
|
|
|
│ │ │ ├── train
|
|
|
|
│ │ │ ├── val
|
2021-07-03 23:54:32 +08:00
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
### Cityscapes
|
|
|
|
|
|
|
|
注册成功后,数据集可以在 [这里](https://www.cityscapes-dataset.com/downloads/) 下载。
|
|
|
|
|
|
|
|
通常情况下,`**labelTrainIds.png` 被用来训练 cityscapes。
|
|
|
|
基于 [cityscapesscripts](https://github.com/mcordts/cityscapesScripts),
|
|
|
|
我们提供了一个 [脚本](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/master/tools/convert_datasets/cityscapes.py),
|
|
|
|
去生成 `**labelTrainIds.png`。
|
|
|
|
|
|
|
|
```shell
|
|
|
|
# --nproc 8 意味着有 8 个进程用来转换,它也可以被忽略。
|
|
|
|
python tools/convert_datasets/cityscapes.py data/cityscapes --nproc 8
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
### Pascal VOC
|
|
|
|
|
|
|
|
Pascal VOC 2012 可以在 [这里](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar) 下载。
|
|
|
|
此外,许多最近在 Pascal VOC 数据集上的工作都会利用增广的数据,它们可以在 [这里](http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/semantic_contours/benchmark.tgz) 找到。
|
|
|
|
|
|
|
|
如果您想使用增广后的 VOC 数据集,请运行下面的命令来将数据增广的标注转成正确的格式。
|
|
|
|
|
|
|
|
```shell
|
|
|
|
# --nproc 8 意味着有 8 个进程用来转换,它也可以被忽略。
|
|
|
|
python tools/convert_datasets/voc_aug.py data/VOCdevkit data/VOCdevkit/VOCaug --nproc 8
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
2021-10-25 15:07:40 +08:00
|
|
|
关于如何拼接数据集 (concatenate) 并一起训练它们,更多细节请参考 [拼接连接数据集](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/master/docs_zh-CN/tutorials/customize_datasets.md#%E6%8B%BC%E6%8E%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86) 。
|
2021-07-03 23:54:32 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
### ADE20K
|
|
|
|
|
|
|
|
ADE20K 的训练集和验证集可以在 [这里](http://data.csail.mit.edu/places/ADEchallenge/ADEChallengeData2016.zip) 下载。
|
|
|
|
您还可以在 [这里](http://data.csail.mit.edu/places/ADEchallenge/release_test.zip) 下载验证集。
|
|
|
|
|
|
|
|
### Pascal Context
|
|
|
|
|
|
|
|
Pascal Context 的训练集和验证集可以在 [这里](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2010/VOCtrainval_03-May-2010.tar) 下载。
|
|
|
|
注册成功后,您还可以在 [这里](http://host.robots.ox.ac.uk:8080/eval/downloads/VOC2010test.tar) 下载验证集。
|
|
|
|
|
|
|
|
为了从原始数据集里切分训练集和验证集, 您可以在 [这里](https://codalabuser.blob.core.windows.net/public/trainval_merged.json)
|
|
|
|
下载 trainval_merged.json。
|
|
|
|
|
|
|
|
如果您想使用 Pascal Context 数据集,
|
|
|
|
请安装 [细节](https://github.com/zhanghang1989/detail-api) 然后再运行如下命令来把标注转换成正确的格式。
|
|
|
|
|
|
|
|
```shell
|
|
|
|
python tools/convert_datasets/pascal_context.py data/VOCdevkit data/VOCdevkit/VOC2010/trainval_merged.json
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
### CHASE DB1
|
|
|
|
|
|
|
|
CHASE DB1 的训练集和验证集可以在 [这里](https://staffnet.kingston.ac.uk/~ku15565/CHASE_DB1/assets/CHASEDB1.zip) 下载。
|
|
|
|
|
|
|
|
为了将 CHASE DB1 数据集转换成 MMSegmentation 的格式,您需要运行如下命令:
|
|
|
|
|
|
|
|
```shell
|
|
|
|
python tools/convert_datasets/chase_db1.py /path/to/CHASEDB1.zip
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
这个脚本将自动生成正确的文件夹结构。
|
|
|
|
|
|
|
|
### DRIVE
|
|
|
|
|
|
|
|
DRIVE 的训练集和验证集可以在 [这里](https://drive.grand-challenge.org/) 下载。
|
|
|
|
在此之前,您需要注册一个账号,当前 '1st_manual' 并未被官方提供,因此需要您从其他地方获取。
|
|
|
|
|
|
|
|
为了将 DRIVE 数据集转换成 MMSegmentation 格式,您需要运行如下命令:
|
|
|
|
|
|
|
|
```shell
|
|
|
|
python tools/convert_datasets/drive.py /path/to/training.zip /path/to/test.zip
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
这个脚本将自动生成正确的文件夹结构。
|
|
|
|
|
|
|
|
### HRF
|
|
|
|
|
2021-08-05 16:24:01 +08:00
|
|
|
首先,下载 [healthy.zip](https://www5.cs.fau.de/fileadmin/research/datasets/fundus-images/healthy.zip) [glaucoma.zip](https://www5.cs.fau.de/fileadmin/research/datasets/fundus-images/glaucoma.zip), [diabetic_retinopathy.zip](https://www5.cs.fau.de/fileadmin/research/datasets/fundus-images/diabetic_retinopathy.zip), [healthy_manualsegm.zip](https://www5.cs.fau.de/fileadmin/research/datasets/fundus-images/healthy_manualsegm.zip), [glaucoma_manualsegm.zip](https://www5.cs.fau.de/fileadmin/research/datasets/fundus-images/glaucoma_manualsegm.zip) 以及 [diabetic_retinopathy_manualsegm.zip](https://www5.cs.fau.de/fileadmin/research/datasets/fundus-images/diabetic_retinopathy_manualsegm.zip) 。
|
2021-07-03 23:54:32 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
为了将 HRF 数据集转换成 MMSegmentation 格式,您需要运行如下命令:
|
|
|
|
|
|
|
|
```shell
|
|
|
|
python tools/convert_datasets/hrf.py /path/to/healthy.zip /path/to/healthy_manualsegm.zip /path/to/glaucoma.zip /path/to/glaucoma_manualsegm.zip /path/to/diabetic_retinopathy.zip /path/to/diabetic_retinopathy_manualsegm.zip
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
这个脚本将自动生成正确的文件夹结构。
|
|
|
|
|
|
|
|
### STARE
|
|
|
|
|
2021-08-05 16:24:01 +08:00
|
|
|
首先,下载 [stare-images.tar](http://cecas.clemson.edu/~ahoover/stare/probing/stare-images.tar), [labels-ah.tar](http://cecas.clemson.edu/~ahoover/stare/probing/labels-ah.tar) 和 [labels-vk.tar](http://cecas.clemson.edu/~ahoover/stare/probing/labels-vk.tar) 。
|
2021-07-03 23:54:32 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
为了将 STARE 数据集转换成 MMSegmentation 格式,您需要运行如下命令:
|
|
|
|
|
|
|
|
```shell
|
|
|
|
python tools/convert_datasets/stare.py /path/to/stare-images.tar /path/to/labels-ah.tar /path/to/labels-vk.tar
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
这个脚本将自动生成正确的文件夹结构。
|
2021-08-29 02:51:05 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
### Dark Zurich
|
|
|
|
|
2021-11-24 19:41:19 +08:00
|
|
|
因为我们只支持在此数据集上测试模型,所以您只需下载[验证集](https://data.vision.ee.ethz.ch/csakarid/shared/GCMA_UIoU/Dark_Zurich_val_anon.zip) 。
|
2021-08-29 02:51:05 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
### Nighttime Driving
|
|
|
|
|
2021-11-24 19:41:19 +08:00
|
|
|
因为我们只支持在此数据集上测试模型,所以您只需下载[测试集](http://data.vision.ee.ethz.ch/daid/NighttimeDriving/NighttimeDrivingTest.zip) 。
|
|
|
|
|
|
|
|
### LoveDA
|
|
|
|
|
|
|
|
可以从 Google Drive 里下载 [LoveDA数据集](https://drive.google.com/drive/folders/1ibYV0qwn4yuuh068Rnc-w4tPi0U0c-ti?usp=sharing) 。
|
|
|
|
|
|
|
|
或者它还可以从 [zenodo](https://zenodo.org/record/5706578#.YZvN7SYRXdF) 下载, 您需要运行如下命令:
|
|
|
|
|
|
|
|
```shell
|
|
|
|
# Download Train.zip
|
|
|
|
wget https://zenodo.org/record/5706578/files/Train.zip
|
|
|
|
# Download Val.zip
|
|
|
|
wget https://zenodo.org/record/5706578/files/Val.zip
|
|
|
|
# Download Test.zip
|
|
|
|
wget https://zenodo.org/record/5706578/files/Test.zip
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
对于 LoveDA 数据集,请运行以下命令下载并重新组织数据集
|
|
|
|
|
|
|
|
```shell
|
|
|
|
python tools/convert_datasets/loveda.py /path/to/loveDA
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
请参照 [这里](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/master/docs_zh-CN/inference.md) 来使用训练好的模型去预测 LoveDA 测试集并且提交到官网。
|
|
|
|
|
|
|
|
关于 LoveDA 的更多细节可以在[这里](https://github.com/Junjue-Wang/LoveDA) 找到。
|