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    Dataset之COCO数据集:COCO数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略

    目录

    COCO数据集的简介

    0、COCO数据集的80个类别—YoloV3算法采用的数据集

    1、COCO数据集的意义

    2、COCO数据集的特点

    3、数据集的大小和版本

    COCO数据集的下载

    1、2014年数据集的下载

    2、2017的数据集的下载

    COCO数据集的使用方法

    1、基础用法


    COCO数据集的简介

            MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。 
            COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测,分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding为目标,主要从复杂的日常场景中截取,图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。图像包括91类目标,328,000影像和2,500,000个label。目前为止有语义分割的最大数据集,提供的类别有80 类,有超过33 万张图片,其中20 万张有标注,整个数据集中个体的数目超过150 万个。

    官网地址http://cocodataset.org

    0、COCO数据集的80个类别—YoloV3算法采用的数据集

    person(人)  
    bicycle(自行车)  car(汽车)  motorbike(摩托车)  aeroplane(飞机)  bus(公共汽车)  train(火车)  truck(卡车)  boat(船)  
    traffic light(信号灯)  fire hydrant(消防栓)  stop sign(停车标志)  parking meter(停车计费器)  bench(长凳)  
    bird(鸟)  cat(猫)  dog(狗)  horse(马)  sheep(羊)  cow(牛)  elephant(大象)  bear(熊)  zebra(斑马)  giraffe(长颈鹿)  
    backpack(背包)  umbrella(雨伞)  handbag(手提包)  tie(领带)  suitcase(手提箱)  
    frisbee(飞盘)  skis(滑雪板双脚)  snowboard(滑雪板)  sports ball(运动球)  kite(风筝) baseball bat(棒球棒)  baseball glove(棒球手套)  skateboard(滑板)  surfboard(冲浪板)  tennis racket(网球拍)  
    bottle(瓶子)  wine glass(高脚杯)  cup(茶杯)  fork(叉子)  knife(刀)
    spoon(勺子)  bowl(碗)  
    banana(香蕉)  apple(苹果)  sandwich(三明治)  orange(橘子)  broccoli(西兰花)  carrot(胡萝卜)  hot dog(热狗)  pizza(披萨)  donut(甜甜圈)  cake(蛋糕)
    chair(椅子)  sofa(沙发)  pottedplant(盆栽植物)  bed(床)  diningtable(餐桌)  toilet(厕所)  tvmonitor(电视机)  
    laptop(笔记本)  mouse(鼠标)  remote(遥控器)  keyboard(键盘)  cell phone(电话)  
    microwave(微波炉)  oven(烤箱)  toaster(烤面包器)  sink(水槽)  refrigerator(冰箱)
    book(书)  clock(闹钟)  vase(花瓶)  scissors(剪刀)  teddy bear(泰迪熊)  hair drier(吹风机)  toothbrush(牙刷)

    1、COCO数据集的意义

            MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于是微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet 竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。
            当在ImageNet竞赛停办后,COCO竞赛就成为是当前目标识别、检测等领域的一个最权威、最重要的标杆,也是目前该领域在国际上唯一能汇集Google、微软、Facebook以及国内外众多顶尖院校和优秀创新企业共同参与的大赛。 
            该数据集主要解决3个问题:目标检测,目标之间的上下文关系,目标的2维上的精确定位。COCO数据集有91类,虽然比ImageNet和SUN类别少,但是每一类的图像多,这有利于获得更多的每类中位于某种特定场景的能力,对比PASCAL VOC,其有更多类和图像。

    1、COCO目标检测挑战 

    • COCO数据集包含20万个图像;
    • 80个类别中有超过50万个目标标注,它是最广泛公开的目标检测数据库;
    • 平均每个图像的目标数为7.2,这些是目标检测挑战的著名数据集。
       

    2、COCO数据集的特点

    COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset. COCO has several features:

    • Object segmentation
    • Recognition in context
    • Superpixel stuff segmentation
    • 330K images (>200K labeled)
    • 1.5 million object instances
    • 80 object categories
    • 91 stuff categories
    • 5 captions per image
    • 250,000 people with keypoints
    1. 对象分割;
    2. 在上下文中可识别;
    3. 超像素分割;
    4. 330K图像(> 200K标记);
    5. 150万个对象实例;
    6. 80个对象类别;
    7.  91个类别;
    8. 每张图片5个字幕;
    9. 有关键点的250,000人;

    3、数据集的大小和版本

    大小:25 GB(压缩)
    记录数量: 330K图像、80个对象类别、每幅图像有5个标签、25万个关键点。
             COCO数据集分两部分发布,前部分于2014年发布,后部分于2015年,2014年版本:82,783 training, 40,504 validation, and 40,775 testing images,有270k的segmented people和886k的segmented object;2015年版本:165,482 train, 81,208 val, and 81,434 test images。
    (1)、2014年版本的数据,一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件。标签文件标记了每个segmentation的像素精确位置+bounding box的精确坐标,其精度均为小数点后两位。

    COCO数据集的下载

    官网地址:http://cocodataset.org/#download

    1、2014年数据集的下载

    train2014:http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip
    val2014:http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip

    http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip

    2、2017的数据集的下载

    http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
    http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip

    http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
    http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip

    http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
    http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip

    train2017

    train2017:http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
    train2017 annotations:http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip

    val2017

    val2017:http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
    val2017 annotations:http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip

    test2017

    test2017:http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
    test2017 info:http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip

    COCO数据集的使用方法

    1、基础用法

    (1)、Download Images and Annotations from [MSCOCO]后期更新……
    (2)、Get the coco code后期更新……
    (3)、Build the coco code后期更新……
    (4)、Split the annotation to many files per image and get the image size info后期更新……
    (5)、 Create the LMDB file后期更新……

    展开全文
  • UCI数据集整理(附论文常用数据集

    万次阅读 多人点赞 2018-08-30 18:02:32
    摘要:UCI数据集作为标准测试数据集经常出现在许多机器学习的论文中,为了更方便使用这些数据集有必要对其进行整理,这里整理了论文中经常出现的数据集,并详细介绍如何使用MATLAB将数据集文件整理成自己需要的格式...

    摘要:UCI数据集作为标准测试数据集经常出现在许多机器学习的论文中,为了更方便使用这些数据集有必要对其进行整理,这里整理了论文中经常出现的数据集,并详细介绍如何使用MATLAB将数据集文件整理成自己需要的格式以及如何使用数据集文件。要点如下,博主另一篇博文UCI数据集详解及其数据处理(附148个数据集及处理代码)有更加详细的介绍。

    点击跳转至UCI数据集下载页

    下载链接:博主在面包多网站上的完整资源下载页


    1. 前言

    UCI数据集是一个常用的机器学习标准测试数据集,是加州大学欧文分校(University of CaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库。机器学习算法的测试大多采用的便是UCI数据集了,其重要之处在于“标准”二字,新编的机器学习程序可以采用UCI数据集进行测试,类似的机器学习算法也可以一较高下。其官网地址如下:
    website: UCI Machine Learning Repository

    尽管从UCI数据集官网可以很容易找到许多想要的数据集,但要将其提供给自己的程序使用还需要了解数据的详细信息。UCI数据集中并非所有数据集都是以相同格式存于文件中的,读取和使用文件方式不一,因此有必要对数据文件稍作整理,特此总结。


    2. UCI数据集介绍

    2.1 简要认识

    要使用数据集中的数据首先需要分清标记和属性值。如点击进入数据集官网:UCI数据集官网选取数据集Iris

    该数据集详情页面如下,从表中数据显示该数据集的数据量为150,属性数为4

    而再往下的Data Set information 中则介绍了该数据集的详细信息,下面的Attribute Information(属性信息)是我们需要关注的,如下图

    其中1-4分别说明了四个属性所代表的实际意义,而5则说明了该数据集分为三类:Iris Setosa、Iris VersicolourIris Virginica。认识到这些,再去看具体的Iris文件中的数据便清楚明了了,点击标题Iris Data Set下方的Data Folder进入文件位置页面,选择iris.data(该文件为Iris数据集数据存放文件)

    进入到数据详情页面,如下图。可以看到文本的排列:每行5个数以逗号分隔,共150行,每行的前4列(红框内的数)分别对应4个属性值,而最后一列(绿色框内)为每个数据所属类别(或称标记)。当前看到的都是“Iris-setosa”一类的数据,往下翻则可看到”Iris-versicolour“和”Iris-virginica

    • 其他的数据集的情况与iris相似,而各个数据集属性数或类别数各有差异。值得注意的是,有些数据集每行数据中间的分隔符并非都是“ ,”(逗号),还有可能是“ ”(空格);有些数据集的标记可能是用数字表示的,如1,2,… 其位置也可能出现在第1列(也可能文件中未给出标记,需自行加上);还有的可能属性值都是英文字符,分别如下所示的wine数据集heart-disease数据集adult数据集。要想以统一的程序使用这样内部格式不一的数据集,就需要在程序使用前根据实际情况对数据集进行调整了。
      总之,各数据集可能各有差异,按照上面的步骤了解了各自的注释信息,找到属性数、分类数、标记等重要信息使用起来便顺利得多。

    2.2 下载数据

    要保存网站上的数据文件,可以进入某个数据集的文件位置页面,如Iris文件位置,选择“iris.data”,右键,链接另存为,即可下载该数据集文件。如下所示,当前保存的文件格式为“.data”文件。

    • 如若想保存文本文件(.txt),可先自行新建一个文本文件,直接点击iris.data进入数据详情页面,直接全选所有数据将数据粘贴到自己新建的文本文件中。至于其他文件格式如.mat,.xls则可借助MATLAB先读取文件数据然后转存为其他格式,在后面章节也会介绍。

    3. 用程序整理数据集

    本节介绍如何使用MATLAB对数据集进行整理,下面以对Iris数据集的整理为例介绍。

    首先从官网下载数据集,例如前面下载的iris.data或者自行复制的txt文件(自命名iris.txt),在文件所在文件夹新建一个.m文件。整理程序的功能是读取原文件数据将最后一列的英文标记按每类改为1-3的数字并将标记放在第一列,重新存储到新的txt文件,顺便另存为.mat以及.xls文件。

    从前面可知,iris文件的最后列为英文字母,如果直接采用MATLABload( )函数将导致最后一列文本未知错误,所以这里采用textscan( )函数。textscan( )函数调用方式如下

    textscan( ): 读取任意格式的文本文件。通过此函数,能够以一次读取一个块的方式读取文件,并且每个块可以具有不同的格式。
    使用方法:首先打开文本文件以进行读取,fopen 返回文件标识符。
    fileID = fopen('test80211.txt','r');
    读取 4 个简介行,这些行是由换行符分隔的字符串。
    Intro = textscan(fileID,'%s',4,'Delimiter','\n')
    Intro = 1x1 cell array{4x1 cell} textscan 返回一个 1x1 元胞数组,其中包含由字符串组成的一个 4×1 元胞数组。
    然后读取每个块的内容即可取出数据了,最后关闭文件。
    fclose(fileID);
    —— 引自 《MATLAB中文文档》

    Iris数据集进行整理的MATLAB程序如下。首先利用textscan()读取数据data为 1 * 5 cell 的元胞数组,每个元素是150*1 double 的数组,存储了一列上的所有数据。明显地,最后一个元素就是全部的标记数组,我们遍历这些标记并把带同一类标记的数据的索引记录下来。根据记录下的每类所有数据的索引便可取出每一类的数据并重新加上数字的标记。

    • textscan()也可以读取txt的文件数据,所以第6行的代码中的文件名同样可以是txt文件,如第5行代码所示。
    clear
    clc
    % 整理iris数据集
    
    % f=fopen('iris.txt');
    f=fopen('iris.data');% 打开文件
    data=textscan(f,'%f,%f,%f,%f,%s'); % 读取数据
    
    D=[];% D中存放属性值
    for i=1:length(data)-1
        D=[D data{1,i}];
    end
    fclose(f);
    
    
    lable=data{1,length(data)};
    n1=0;n2=0;n3=0;
    % 找到每类数据的索引
    for j=1:length(lable)
       if strcmp(lable{j,1},'Iris-setosa')
           n1=n1+1;
           index_1(n1)=j;% 记录下属于“Iris-setosa”类的索引
           
       elseif strcmp(lable{j,1},'Iris-versicolor')
           n2=n2+1;
           index_2(n2)=j;
           
       elseif strcmp(lable{j,1},'Iris-virginica')
           n3=n3+1;
           index_3(n3)=j;
           
       end
    end
    
    % 按照索引取出每类数据,重新组合
    class_1=D(index_1,:);
    class_2=D(index_2,:);
    class_3=D(index_3,:);
    Attributes=[class_1;class_2;class_3];
    
    I=[1*ones(n1,1);2*ones(n2,1);3*ones(n3,1)];
    Iris=[I Attributes];% 为各类添加数字标记
    
    
    save Iris.mat Iris % 保存.mat文件
    save Iris -ascii Iris; % 保存data文件
    
    
    f=fopen('iris1.txt','w');
    [m,n]=size(Iris);
    for i=1:m
        for j=1:n
            if j==n
                fprintf(f,'%g \n',Iris(i,j));
            else
                 fprintf(f,'%g,',Iris(i,j));
            end
        end
    end
    
    fclose(f);
    
    
    % save iris.txt -ascii Iris 
    % dlmwrite('iris.txt',Iris);
    

    经过代码1-42行的操作,原来带有的英文标记的数据便由相应的数字标记代替了并放在了第一列的位置上。这里原来标记为Iris-setosa的数据重新标记为1,Iris-versicolor标记为2,Iris-virginica标记为3。

    代码45行和46行分别将整理好的数据保存为.mat文件和.data文件;第49-61行是通过文件操作的方式利用循环逐行逐列将数据打印到txt文件中,每个数据中间由逗号分隔,每行5个数据打印完则回车至下一行。

    当然也可以采用64行或65行的方式保存txt文件,不过里面数据的格式稍有不同,读者可以自行尝试一下。整理前后的文件对比情况如下图所示。参照以上代码对于其他数据集的整理程序可在此之上根据实际需要稍作修改。

    4. 如何使用数据集文件

    整理好了数据文件,使用起来就比较简单了,其实前面的代码中已经读取过文件中的数据了。经过整理现在文件中的数据都是数字形式,在MATLAB中可以通过load( )函数直接读取了,如下代码

    iris_data=load('iris1.txt');
    lable_iris=iris_data(:,1);
    attributes_iris=iris_data(:,2:end);
    

    iris_data包含了标记和属性值的全部数据,lable_irisiris_data的第一列所有元素,即每个数据的标记,attributes_iris取自其后的所有列上的元素,即所有属性值的数组。具体的使用UCI数据集的机器学习算法实例可参考本人前面一篇博文Kmeans聚类算法详解,后面也会继续介绍。


    • 论文中经常出现的数据集本人已经按照以上方法整理完成,现将其一并分享给大家。整理好的数据集如下表所示,每个数据集文件都保存了.mat、.data、.txt三种文件格式方便大家选择下载,以下是下载链接

    【下载链接】

    下载链接1:论文中常见UCI数据集txt版
    下载链接2:论文中常见UCI数据集mat版
    下载链接3:论文中常见UCI数据集data版

    另外在整理过程中搜集了许多其他的UCI数据集,文件都是mat格式方便使用,下图是压缩包内的文件详情,有需要的可以下载,下载链接如下

    下载链接4:43个mat格式的UCI数据集

        同时本资源已上传至面包多网站,如果您没有积分或C币或者没有会员,可以点击以下链接获取。完整文件下载链接如下:

    下载链接:博主在面包多网站上的完整资源下载页

    公众号获取
        本人微信公众号已创建,扫描以下二维码并关注公众号“AI技术研究与分享”,后台回复“UC20180830”即可获取全部资源文件信息。


    5. 结束语

    由于博主能力有限,博文中提及的方法与代码即使经过测试,也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误,以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子,呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。

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  • Keras下载数据集慢,手动下载数据集

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    当使用Keras导入数据集时,发现下载速度非常慢,这时我们可以手动下载数据集,存在指定文件夹: 比如mnist数据集,导入时: 复制这个链接,使用迅雷下载,会比http下载快许多,下载完成后放在下面文件夹: windows...

    当使用Keras导入数据集时,发现下载速度非常慢,这时我们可以手动下载数据集,存在指定文件夹:
    比如mnist数据集,导入时:
    在这里插入图片描述
    复制这个链接,使用迅雷下载,会比http下载快许多,下载完成后放在下面文件夹:
    windows:

    C:/User/用户名/.keras/datasets/
    

    Linux:

    ~/.keras/datasets/
    
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  • Iris数据集免费下载

    万次阅读 多人点赞 2018-07-18 20:00:51
    CSDN下载的iris数据集都需要积分和币,这里我提供百度云链接免费下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1ReA5RjAUvph0BYyYIHBlYg 提取码:2grr 恳请下载好的小伙伴点赞留言,蟹蟹 更多AI资源请关注公众号:大胡子的...

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    欢迎各位AI爱好者加入群聊交流学习:882345565(内有大量免费资源哦!)

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    登录ms-co-co数据集官网,一直不能进入,翻强之后开看到下载链接。有了下载链接下载还是很快的,在我这儿晚上下载,速度能达到7M/s,所以也不上传到网盘了,有需要的人等夜深人静的时候下载效果更佳哦。我把2017的...
  • UCI、KEEL下载数据集

    千次阅读 2018-10-28 00:33:08
    UCI地址:... 若要查找某条数据集,一条一条找很费时间,可以点击右上角 List View按钮,则数据集按照首字母排序 ... 优点:已经按照数据集的特点大致对数据集进行了分类整理  ...
  • 数据挖掘数据集下载资源

    千次阅读 2015-08-18 10:19:01
    在网上看到很好的资源收集,分享给大家: ...2、几个实用的测试数据集下载网站 http://www.fs.fed.us/fire/fuelman/ http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://www.cs.toronto.edu/~roweis/da...
  • ImageNet2012数据集下载

    万次阅读 2018-08-03 14:39:54
    下载imagenet2012数据集 摸索了一下,imagenet2012下载,跟大家分享一下 用迅雷会员加速都可以下载,有的用百度云也可以离线下载...

空空如也

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