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[Revised Edition] Deep Learning Computer Vision Complete Guide

coco.json annotation과 학습 이미지의 filename이 불일치 처리

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Matterport로 Multi-class Mask R-CNN을 하고 있습니다.

coco로 annotation한 json 파일의 'filename' 정보와 실제 학습 이미지가 매칭되지 않을 때,

Dataset Generation에서 처리할 수 있는 코드가 있을까요. -> 매칭되지 않는 id는 데이터셋에서 제외

학습데이터수가 15만개 이상으로 매칭되지 않는 파일이 4천개가 넘어서 일일이 수정하기에는 한계가 있네요.

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Answer 3

Instructor

해결이 되었다니, 다행입니다.

그리고 책은 집필을 포기하였습니다. 책으로 강의 내용을 쉽게 표현하는게 너무 힘들어서요. 관심 가져주셔서 감사합니다.

Questioner

fileList = []

for file in os.listdir(path):

fileList.append(file)

return fileList

로 실제 파일 path를 fileList에 저장 후에

class CocoLikeDataset(utils.Dataset): 에서 이미지 디렉토리 내에 파일과 일치하면 image_file_name의 Dataset 코드를 만드는 코드를 삽입했습니다.

if image_file_name in fileList:

답변 감사합니다. 근데 집필 중인 <딥러닝 컴퓨터 비전> 책은 언제 출간되나요?

Instructor

안녕하십니까,

매칭되는 않는다는 의미가 filename으로 보면 해당 이미지가 디렉토리에 존재하지 않는다는 의미 인가요?

만일 그렇다면 Dataset 만들기 전에 아래와 같이 os.path.isfile()로 미리 파일이 있는지 확인한 뒤 작업을 하면 되지 않을까요? 원하시는 내용이 아니라면 다시 업데이트 부탁드립니다. 감사합니다.

import os.path

if os.path.isfile(fname):
   dataset append 작업

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