COCO 2017 データセットのダウンロードとカテゴリ情報や画像情報の確認（Windows 上）

REM Git をシステム領域にインストール
7-Zip のインストール

管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）し、以下を実行する。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要となる。


REM 7-Zip をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id 7zip.7zip -e --silent
REM 7-Zip のパス設定
set "SEVENZIP_PATH=C:\Program Files\7-Zip"
if exist "%SEVENZIP_PATH%" (
    echo "%PATH%" | find /i "%SEVENZIP_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%SEVENZIP_PATH%" /M >nul
)




ダウンロード手順



 COCO データセットの公式ページから，
2017 Train images, 2017 Val images, 2017 Train/Val annotations をダウンロード

コマンドプロンプトを管理者として開き
ダウンロードと展開のため，次のコマンドを実行

参考Webページ: https://gist.github.com/mkocabas/a6177fc00315403d31572e17700d7fd9

cd /d c:%HOMEPATH%
mkdir coco2017
mkdir coco2017\coco
mkdir coco2017\coco\images
cd /d c:%HOMEPATH%\coco2017
ECHO labels
curl -O -L https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco2017labels-segments.zip
ECHO 19G, 118k images
curl -O http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
ECHO 1G, 5k images
curl -O http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
ECHO 7G, 41k images (optional)
curl -O http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
ECHO unlabeled
curl -O http://images.cocodataset.org/zips/unlabeled2017.zip
ECHO
curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip
curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip
curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_unlabeled2017.zip
REM curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip
ECHO
cd /d c:%HOMEPATH%\coco2017
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x coco2017labels-segments.zip
cd /d c:%HOMEPATH%\coco2017\coco\images
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x ..\..\train2017.zip
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x ..\..\test2017.zip
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x ..\..\val2017.zip
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x ..\..\unlabeled2017.zip
REM cd /d c:%HOMEPATH%\coco2017\coco
REM "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x ..\stuff_annotations_trainval2017.zip


 ファイルの配置は次のようになる．

 └─%HOMEPATH%\coco2017\coco
   ├── annotations/
      ├── captions_train2017.json
      ├── captions_val2017.json
      ├── image_info_test-dev2017.json
      ├── image_info_test2017.json
      ├── image_info_unlabeled2017.json
      ├── instances_train2017.json
      ├── instances_val2017.json
      ├── person_keypoints_train2017.json
      ├── person_keypoints_val2017.json
      ├── stuff_train2017.json
      └── stuff_val2017.json
   ├── images/
      ├─test2017/
      ├─train2017/
      ├─unlabeled2017/
      └─val2017/
   ├── labels/
      ├─train2017/
      └─val2017/
   ├─test-dev2017.txt
   ├─train2017.txt
   └─val2017.txt





カテゴリ情報や画像情報の確認（Python プログラム）（Windows 上）



pycocotools のインストール



 Windows で，管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）。

 pycocotools, COCO 2018 Panoptic Segmentation Task API のインストール

COCOデータセットをPythonで扱うためには，pycocotools を使う．
pycocotools を使うことで，COCOデータセットのアノテーションを扱いやすくなる．


次のコマンドを実行

python -m pip install -U --ignore-installed pip
python -m pip install -U cython
python -m pip install "git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI"
python -m pip install git+https://github.com/cocodataset/panopticapi.git





カテゴリの情報の取得と表示



COCO (Common Objects in Context) データセットから
全てのカテゴリの情報を取得を表示


 エディタを起動

cd /d c:%HOMEPATH%\coco2017
notepad a.py


 エディタで，次のプログラムを保存

from pycocotools.coco import COCO

annotation_file = 'coco/annotations/instances_val2017.json'

coco = COCO(annotation_file)
category = coco.loadCats(coco.getCatIds())
for i in category:
    print(i)


 Python プログラムの実行



Python プログラムの実行

 Windows では python （Python ランチャーは py）
 Ubuntu では python3



【サイト内の関連ページ】 Python のまとめ: 別ページ »


プログラムを a.pyのようなファイル名で保存したので，
「python a.py」のようなコマンドで行う．

python a.py


 結果の確認





（以下省略）





画像情報の取得と表示



画面表示され，COCOデータセットのカテゴリがリストボックスに表示される．
選択したカテゴリに対して，関連する画像の情報が表示される．


 エディタを起動

cd /d c:%HOMEPATH%\coco2017
notepad b.py


 エディタで，次のプログラムを保存

アノテーションの情報も表示したいときは，「        # print("  annotation:", annotations)」の「# 」を消す．

from pycocotools.coco import COCO
import tkinter as tk

annotation_file = 'coco/annotations/instances_val2017.json'

def get_selection():
    selected_items = listbox.curselection()
    for i in selected_items:
        value = listbox.get(i)
        cat_names.append(value)

root = tk.Tk()

# リストボックスの作成
listbox = tk.Listbox(root, selectmode=tk.MULTIPLE)
listbox.pack()

# リストの要素を追加
coco = COCO(annotation_file)
categories = coco.loadCats(coco.getCatIds())
for category in categories:
    listbox.insert(tk.END, category['name'])
cat_names = []

# 閉じるボタンが押されたときの処理
root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", lambda: [get_selection(), root.destroy()])

root.mainloop()

# 選択されたカテゴリについて、image ID とファイル名を表示
for cat_name in cat_names:
    cat_id = coco.getCatIds(catNms=[cat_name])[0]
    print("category ID:", cat_id, "category name:", cat_name)
    image_ids = coco.getImgIds(catIds=[cat_id])
    images = coco.loadImgs(image_ids)
    for image in images:
        print("  image ID:", image['id'], ", file name:", image['file_name'])
        annotation_ids = coco.getAnnIds(imgIds=[image['id']], catIds=[cat_id], iscrowd=None)
        annotations = coco.loadAnns(annotation_ids)
        # アノテーションの表示
        # print("  annotation:", annotations)


 Python プログラムの実行



Python プログラムの実行

 Windows では python （Python ランチャーは py）
 Ubuntu では python3



【サイト内の関連ページ】 Python のまとめ: 別ページ »


プログラムを b.pyのようなファイル名で保存したので，
「python b.py」のようなコマンドで行う．

python b.py



メニューから選ぶ．複数選択可能．メニューはスクロールできることに注意．選び終わったら，右上の x をクリックするなどで閉じること．





 結果の確認


（省略）