[Segmentation] COCO Dataset format & EDA & Metric

📌재활용 쓰레기 관련 이미지 출처 : CC BY 2.0

Creative Commons — 저작자표시 2.0 대한민국 — CC BY 2.0 KR

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1. COCO Dataset

COCO format

COCO Dataset의 각각의 image 의 annotation 값은 train json 파일에 존재

train.json

• “info”에는 dataset 에 대한 high level 의 정보가 포함되어 있음
• “licenses”에는 image 의 license 목록이 포함되어 있음
• “images”에 dataset 의 image 목록 및 각각의 width, heigh, file_name, id(image_id) 등을 포함
• “categories”에는 class 에 해당하는 id, name 및 supercategory 가 포함돼 있음
• “segmentation" 에는 각 class 에 해당되는 pixel 의 x, y 좌표들이 포함되어 있음

  • 

    이미지 출처 : CC BY 2.0

 

Dataloader

✔ Shape

• Shape of images : (batch, 3, height, width)
• Shape of targets : (batch, height, width)

✔ CustomDataloader

• data_dir : dataset path(e.g. train.json)
• mode : dataset의 용도가 train인지 test인지 분기
  • mode = train : (images, masks, image_infos)
  • mode = test : (images, image_infos) 
• transform : image size 조절 및 data format 변환 등의 전처리 작업
  • albumentation 의 ToTensorV2() : numpy 의 HWC 순서를 CHW 순서로 변환  

 

2. EDA

Image 분석

원본과 segmentation overlay된 이미지 미리보기

plastic bag

Class 분석

이미지 하나에 등장하는 object 개수 : 주로 1개에서 9개까지 분포

 

가설 검정

• Plastic과 Plastic bag는 따로 라벨링 되어 있을까? → NO
• Plastic bag 내부의 재활용도 라벨링 되어 있을까? → NO
• 배경이 Paper bag 인건 어떻게 알 수 있을까?

  • 

• 매우 작은 크기의 Object에 대해서도 레이블링 된 경우

  • 

• 재활용 쓰레기가 아닌 부분이 겹쳐서 하나로 레이블링 된 경우

  • 

3. 평가 Metric

miou