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文档首页> AI开发平台ModelArts> 最佳实践> 数据管理> 图像分割数据集使用教程
更新时间:2022-01-10 GMT+08:00
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图像分割数据集使用教程

ModelArts新发布支持了图像分割类型数据集,结合图像分割算法,可用于训练得到用于识别图片中每个物体轮廓的模型。

本教程指导您如何在ModelArts中创建图像分割类型的数据集,以及数据如何进行标注,为后续训练做准备。

准备工作

在使用 ModelArts进行开发前,需先完成如下准备工作。如果已完成,跳过此步骤。

  1. 注册华为云帐号
  2. 完成实名认证
  3. 登录ModelArts管理控制台,左上角选择使用区域(例如,华北-北京四),使用委托完成访问授权
  4. 在左上角服务列表中,选择对象存储服务,进入OBS管理控制台。创建1个OBS桶用于存储数据。

    创建桶时,“区域”选择需与上一步骤相同,“数据冗余存储策略”选择“单AZ存储”,其他参数使用默认值。

下载样例数据集

本教程的样例数据集存储在AI Gallery中。如果您熟悉AI Gallery操作,可直接前往AI Gallery搜索并下载“dataset-segmentation-88”数据集。如果不熟悉操作,请参见如下详细步骤。

  1. 进入ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI Gallery”
  2. 进入AI Gallery后,选择“数据”页签,然后在搜索框中,输入“dataset-segmentation-88”,单击“搜索”
  3. 在搜索结果中,将呈现此样例数据集。单击数据集图片进入详情页面。
  4. 单击“下载”
  5. 在弹出的下载页面中,设置“目标区域”“目标位置”

    “目标区域”需与ModelArts使用区域一致。例如“华北-北京四”。

    “目标位置”即指定数据集下载的目标路径,必须是OBS路径。在弹出的设置对话框中,选择准备工作中创建的OBS桶,可再此窗口中选择一个空文件夹,或者新建一个文件夹用于存储数据。

    图1 设置目标位置
  6. 单击“确定”,开始下载数据集至目标位置。

    系统页面将自动跳转至“我的数据”页面,在“我的下载”页签下,可查看对应数据集的下载进度。数据集下载需要几分钟到十几分钟时间,请耐心等待。

创建图片数据集

将下载的数据,在ModelArts中创建一个数据集,再启动标注和发布操作。如您熟悉数据集的创建操作,可选择上述数据存储目录作为“数据集输入位置”“标注类型”选择“图像分割”

如果您不熟悉创建数据集操作,可参考如下步骤完成任务。

  1. 在ModelArts管理控制台,进入“数据管理>数据集”页面,单击“创建数据集”
  2. 根据界面提示设置数据集相关参数,其中本示例的核心参数填写如下所示。
    • “标注场景”:图片
    • “标注类型”:图像分割
    • “数据集输入位置”:设置为从AI Gallery中下载的目标位置。
    • “数据集输出位置”:在已有的OBS桶中,创建一个空目录作为输出路径。
    • “标签集”:添加cat、dog、apple标签,用于后续标注。也可先不设置,进入数据集详情页,了解清楚数据所需的类别后,再添加标签。
    图2 创建数据集
  3. 单击右下角“创建”,完成图片数据集的创建。

图像标注

针对导入的数据集,需要对图片内的物体轮廓进行标注,可参考如下步骤。

  1. “数据管理>数据集”列表中,选择上述步骤中创建的数据集,单击数据集名称,进入数据集概览页。
  2. 单击右上角“开始标注”,进入数据集详情页面。默认展示当前数据集中的所有数据,包含“已标注”“未标注”图片。本示例中的图片数据均未标注,因此都是未标注图片。
  3. 在数据列表中,选择一张图片,单击图片进入标注页面,在此页面,可进行标注操作。
    1. 选择标注方式。

      图像分割支持两种标注方式。

      • 多边形标注,根据目标物体的轮廓绘制多边形。
      • 极点标注,在目标物体轮廓的最上、最左、最下、最右的位置分别标注四个极点,极点要在物体的轮廓上。系统将根据标注的极点推理出物体的轮廓。对于背景比较复杂的图片,极点标注效果不佳,推荐使用多边形标注。

    2. 多边形标注示例。
      图3 多边形标注
    3. 极点标注示例。
      图4 极点标注
  4. 针对已完成标注的数据,可在标注详情页面进行修改。

    右侧区域,可快速修改标签、删除标签。在图像展示区,鼠标选中轮廓并调整标注信息。

    图5 修改标注

参考上述操作,完成数据集中所有图片和标签类别的标注。本示例仅用于展示如何进行标注,其样本量较少,无法用于一个业务场景下的图像分割类模型训练。建议根据您的业务,每一类标签选择足够样本量进行标注和后续的模型训练。

发布数据集

标注完成后,其标注信息还未存储在OBS中,无法直接应用于模型训练。需要执行数据集发布操作,将当前数据集数据存档。

  1. 在数据标注页面,完成标注后,单击左上角“返回数据标注预览”。界面将提示您保存标注数据,单击“确定”保存即可。
  2. 在数据详情页面,单击左上角“返回数据集概览”,进入概览页。
  3. 在概览页,单击右上角“发布”
  4. 在弹出的对话框中,默认预置了版本名称,从V001开始逐一递增。您也可以根据业务所需,设置“版本名称”。单击“确定”完成发布操作。
    图6 发布数据集

发布后,相关文件目录和文件格式说明

版本发布后在数据集的输出目录下会生成对应的标注结果文件和mask图像。

  • 目录结构
    |-- user-specified-output-path 
        |-- DatasetName-datasetId 
            |-- annotation 
                |-- VersionMame1 
                    |-- VersionMame1.manifest 
                    |-- annotations
                       |-- iamge1.xml    
                       |-- image2.xml
                    |-- segmentationClass
                       |-- image1.png
                       |-- image2.png
                |-- VersionMame2
                    ...
                |-- ...
  • 示例数据:原图与mask图像
    图7 原图
    图8 mask图像
  • 标注文件

    对比VOC,增加了mask_source和mask_color字段,表示mask图像存放路径和标签颜色。

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     98
     99
    100
    101
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
    <annotation>
        <folder>NA</folder>
        <filename>img202101100524_N_1618456102898.JPG</filename>
        <source>
            <database>Unknown</database>
        </source>
        <size>
            <width>1000</width>
            <height>667</height>
            <depth>3</depth>
        </size>
        <segmented>1</segmented>
        <mask_source>obs://test/out/dataset-89e6-9y1T8TQRl9VoS5Te6A4/annotation/V008/segmentationClass/img202101100524_N_1618456102898.png</mask_source>
        <object>
            <name>dog</name>
            <pose>Unspecified</pose>
            <truncated>0</truncated>
            <difficult>0</difficult>
            <mask_color>255,0,0</mask_color>
            <occluded>0</occluded>
            <polygon>
                <x1>448</x1>
                <y1>231</y1>
                <x2>438</x2>
                <y2>231</y2>
                <x3>436</x3>
                <y3>252</y3>
                <x4>419</x4>
                <y4>259</y4>
                <x5>403</x5>
                <y5>255</y5>
                <x6>385</x6>
                <y6>236</y6>
                <x7>376</x7>
                <y7>239</y7>
                <x8>374</x8>
                <y8>263</y8>
                <x9>387</x9>
                <y9>314</y9>
                <x10>386</x10>
                <y10>327</y10>
                <x11>378</x11>
                <y11>335</y11>
                <x12>364</x12>
                <y12>334</y12>
                <x13>348</x13>
                <y13>344</y13>
                <x14>314</x14>
                <y14>400</y14>
                <x15>314</x15>
                <y15>428</y15>
                <x16>321</x16>
                <y16>445</y16>
                <x17>323</x17>
                <y17>480</y17>
                <x18>327</x18>
                <y18>499</y18>
                <x19>352</x19>
                <y19>500</y19>
                <x20>355</x20>
                <y20>473</y20>
                <x21>357</x21>
                <y21>460</y21>
                <x22>372</x22>
                <y22>467</y22>
                <x23>393</x23>
                <y23>494</y23>
                <x24>420</x24>
                <y24>496</y24>
                <x25>425</x25>
                <y25>494</y25>
                <x26>425</x26>
                <y26>476</y26>
                <x27>432</x27>
                <y27>468</y27>
                <x28>460</x28>
                <y28>458</y28>
                <x29>476</x29>
                <y29>443</y29>
                <x30>493</x30>
                <y30>467</y30>
                <x31>509</x31>
                <y31>465</y31>
                <x32>525</x32>
                <y32>453</y32>
                <x33>525</x33>
                <y33>439</y33>
                <x34>520</x34>
                <y34>431</y34>
                <x35>521</x35>
                <y35>407</y35>
                <x36>490</x36>
                <y36>315</y36>
                <x37>485</x37>
                <y37>286</y37>
                <x38>448</x38>
                <y38>231</y38>
            </polygon>
        </object>
    </annotation>
    

后续操作

针对发布后的数据集,您可以订阅AI Gallery中的预置算法,也可自己开发算法,在ModelArts管理控制台中创建训练作业,得到模型。

本教程不详细介绍如何创建训练作业,建议您参考其他教程学习。下述教程一般以图像分类的数据作为示例,如需开发图像分割的模型,将数据和算法均替换为图像分割类型即可。

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