深度学习500问——Chapter08：目标检测（10）

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8.6 目标检测的常用数据集

8.6.1 pascal voc

voc数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用的5k的train/val 2007和 16k 的train/val 2012作为训练集，test 2007 作为测试集，用10k 的train/val 2007+test 2007和 16k的train/val 2012作为训练集，test2012作为测试集，分别汇报结果。

8.6.2 ms coco

coco数据集是微软团队发布的一个可以用来图像recognition + segmentation + captioning数据集，该数据集收集了大量包含常见物体的日常场景图片，并提供像素级的实例标注以更精确地评估检测和分割算法的效果，致力于推动场景理解的研究进展。依托这一数据集，每年举办一次比赛，现已涵盖检测、分割、关键点识别、注释等机器视觉的中心任务，是继imagenet chanllenge以来最有影响力的学术竞赛之一。

相比imagenet，coco更加偏好目标与其场景共同出现的图片，即non-iconic images。这样的图片能够反映视觉上的语义，更符合图像理解的任务要求。而相对的iconic images则更适合浅语义的图像分类等任务。

coco的检测任务共含有80个类，在2014年发布的数据规模分 train/val/test 分别为 80k/40k/40k，学术界较为通用的划分是使用train和35k的val子集作为训练集（trainval35k），使用剩余的val作为测试集（minival），同时向官方的evaluation server提交结果（test-dev）。除此之外，coco官方也保留一部分test数据作为比赛的评测集。

8.6.3 google open image

open image是谷歌团队发布的数据集。最新发布的open images v4包含190万图像、600个种类，1540万个bounding-box标注，是当前最大的带物体位置标注信息的数据集。这些边界框大部分都是由专业注释人员手动绘制的，确保了它们的准确性和一致性。另外，这些图像是非常多样化的，并且通常包含有多个对象的复杂场景（平均每个图像8个）。

8.6.4 imagenet

imagenet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。imagenet是美国斯坦福的计算机科学家，模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的”标准“数据集。imagenet数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别；其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注。

8.6.5 dota

dota是遥感航空图像检测的常用数据集，包含2806张航空图像，尺寸大约为 4kx4k，包含15个类别共计188282个实例，其中14个主类，small vehicle 和 large vehicle都是vehicle的子类。其标注方式为四点确定的任意形状和方向的四边形。航空图像区别于传统数据集，有其自己的特点，如尺度变化性更大；密集的小物体检测；检测目标的不确定性。数据划分为 1/6 验证集。1/3 测试集，1/2 训练集。目前发布了训练集和验证集，图像尺寸从 800x800 到 4000x4000不等。

8.7 目标检测常用标注工具

8.7.1 labelimg

labelimg 是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python编写的，并使用qt作为其图形界面，简单好用。注释以pascal voc格式保存为 xml文件，这是imagenet使用的格式。此外，它还支持coco数据集格式。

8.7.2 labelme

labelme 是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于mit开源的一款标注工具lebelme。labelme具有的特点是：

• 支持图像的标注的组件有：矩形框，多边形，圆，线，点（rectangle，polygons，circle，lines，points）
• 支持视频标注
• gui自定义
• 支持导出voc格式用于 semantic/instance segmentation
• 支持导出coco格式用于 instance segmentation

8.7.3 labelbox

labelbox 是一家为机器学习应用程序创建、管理和维护数据集的服务提供商，其中包含一款部分免费的数据标签工具，包含图像分类和分割，文本，音频和视频注释的接口，其中图像视频标注具有的功能如下：

• 可用于标注的组件有：矩形框，多边形，线，点，画笔，超像素等（bounding box，polygons，lines，points，brush，subpixels）
• 标签可用于分类，分割，目标检测等
• 以 json / csv / wkt / coco / pascal voc 等格式导出数据
• 支持 tiled imagery（maps）
• 支持视频标注（快要更新）

8.7.4 rectlabel

rectlabel 是一款在线免费图像标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。具有的功能或特点：

• 可用的组件：矩形框，多边形，三次贝塞尔曲线，直线和点，画笔，超像素
• 可只标记整张图像而不绘制
• 可使用画笔和超像素
• 导出为 yolo，kitti，coco json 和 csv格式
• 以 pascal voc xml 格式读写
• 使用 core ml模型自动标记图像
• 将视频转换为图像帧

8.7.5 cvat

cvat是一款开源的基于网络的交互式视频/图像标注工具，是对加州视频标注工具（video annotation tool）项目的重新设计和实现。

opencv团队正在使用该工具来标注不同属性的数百万个对象，许多 ui 和 ux 的决策都基于专业数据标注团队的反馈。具有的功能：

• 关键帧之间的边界框插值
• 自动标注（使用tensorflow od api 和 intel openvino ir格式的深度学习模型）

8.7.6 via

vgg image annotator（via）是一款简单独立的手动注释软件，适用于图像，音频和视频。via在web浏览器中运行，不需要任何安装或设置。页面可在大多数现代web浏览器中作为离线应用程序运行。

• 支持标注的区域组件有：矩形，圆形，椭圆形，多边形，点和折线。

8.7.7 其他标注工具

​ liblabel，一个用 matlab 写的轻量级 语义/示例(semantic/instance) 标注工具。 imagetagger：一个开源的图像标注平台。 anno-mage：一个利用深度学习模型半自动图像标注工具，预训练模型是基于ms coco数据集，用 retinanet 训练的。

​ 当然还有一些数据标注公司，可能包含更多标注功能，例如对三维目标检测的标注（3d bounding box labelling），激光雷达点云的标注（lidar 3d point cloud labeling）等。

8.8 目标检测工具和框架

各种不同的算法虽然部分官方会有公布代码，或者github上有人复现，但是由于安装环境不一，实现的框架（pytorch、c++、caffee、tensorflow、mxnet等）不同，每次更换算法都需要重新安装环境，并且代码之间的迁移性差，十分不方便。所以为了方便将不同的算法统一在一个代码库中，不同的大厂都提出了自己的解决方案。如facebook的detectron、商汤科技的mmdetection、simpledet等。其中detectron最早，所以用户量最大，其次是国内近段时间崛起的mmdetection，下面介绍该目标检测工具箱。

1. introduction

mmdetection 特点：

• 模块化设计：将不同网络的部分进行切割，模块之间具有很高的复用性和独立性（十分便利，可以任意组合）
• 高效的内存使用
• sota

2. support frameworks

• 单阶段检测器

        ssd、retinanet、fcos、fsaf

• 两阶段检测器

        faster r-cnn、r-fcn、mask r-cnn、mask scoring r-cnn、grid r-cnn

• 多阶段检测器

        cascade r-cnn、hybrid task cascade

• 通用模块和方法

        soft-nms、dcn、ohen、train from scratch 、m2det 、gn 、hrnet 、libra r-cnn

3. architecture

模型表征：划分为以下几个模块：
backbone（resnet等）、neck（fpn）、densehead（anchorhead）、roiextractor、roihead（bboxhead/maskhead）

4. notice

• 1x代表12epoch的coco训练，2x类似推导
• 由于batch-size一般比较小（1/2这样的量级），所以大多数地方默认冻结bn层。可以使用gn代替。

5. 参考链接 mmdetection代码高度模块化，十分好用和便利，更详细的文档直接参见官方文档： github - open-mmlab/mmdetection: openmmlab detection toolbox and benchmark

注释版的mmdetection代码（更新至v1.0.0）：github - ming71/mmdetection-annotated: mmdetection源码注释

使用方法简介： 安装记录（可能过时，以官方文档为准）：https://ming71.github.io/mmdetection-memo.html 使用方法（截止更新日期，如果过时以官方为准）：https://ming71.github.io/mmdetection-instruction.html

参考文献

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github - hoya012/deep_learning_object_detection: a paper list of object detection using deep learning.

object detection - handong1587

深度学习在 small object detection 有什么进展? - 知乎

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rfbnet高精度检测算法笔记_rfb多尺度特征-csdn博客

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