coco.json annotation과 학습 이미지의 filename이 불일치 처리
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.
回答 3
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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?
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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 MMDetection 버전 이슈
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