准备物体检测数据

使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。

数据集要求

保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。
不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。
为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。
物体检测数据集中，如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。

数据上传至OBS

在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。

上传OBS的文件规范：

文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。
如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如：“/bucketName/data-cat”。
如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。

如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。

物体检测数据集要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录，并且一一对应。例如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。
物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。
数据存储示例：
```
├─<dataset-import-path> 
      │      IMG_20180919_114732.jpg 
      │      IMG_20180919_114732.xml 
      │      IMG_20180919_114745.jpg 
      │      IMG_20180919_114745.xml 
      │      IMG_20180919_114945.jpg 
      │      IMG_20180919_114945.xml
```

只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片，在OBS管理控制台上传时，单张图片的大小不能超过5MB，单次上传的图片总大小不能超过8MB，数据量大时推荐使用OBS Browser+上传。

标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。

表1 PASCAL VOC格式说明
字段	是否必选	说明
folder	是	表示数据源所在目录。
filename	是	被标注文件的文件名。
size	是	表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。 depth：必选字段，图片的通道数。
segmented	是	表示是否用于分割。
object	是	表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。 name：必选字段，标注内容的类别。 pose：必选字段，标注内容的拍摄角度。 truncated：必选字段，标注内容是否被截断（0表示完整）。 occluded：必选字段，标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡） difficult：必选字段，标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 bndbox：必选字段，标注框的类型，标注信息请参见表2 。

表2 标注框类型描述
type	形状	标注信息
bndbox	矩形框	左上和右下两个点坐标。 <xmin>100<xmin> <ymin>100<ymin> <xmax>200<xmax> <ymax>200<ymax>

标注文件示例：

<annotation>
   <folder>test_data</folder>
   <filename>260730932.jpg</filename>
   <size>
       <width>767</width>
       <height>959</height>
       <depth>3</depth>
   </size>
   <segmented>0</segmented>
   <object>
       <name>bag</name>
       <pose>Unspecified</pose>
       <truncated>0</truncated>
       <occluded>0</occluded>
       <difficult>0</difficult>
       <bndbox>
           <xmin>108</xmin>
           <ymin>101</ymin>
           <xmax>251</xmax>
           <ymax>238</ymax>
       </bndbox>
   </object>
</annotation>

上传OBS的操作步骤：

执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。