COCOのデータセットの簡単な使い方！FiftyOneを試してみた

COCOのデータセットを簡単な使い方を紹介します。

Fifityoneというツールを使えば、任意のデータセットを簡単に作成可能です。

Colab上で動かしましたので、誰でも同様にテストできます。

COCOのデータセットの簡単な使い方！FiftyOneを試してみた
1. COCOのデータセット
2. 参考記事
ColabでCOCOのデータセットを使用する
まとめ

COCOのデータセットの簡単な使い方！FiftyOneを試してみた

Fifityone を利用することで、COCOのデータセットを簡単に使うことが出来ました。

視覚的にデータセットの中身を確認できます。
Colab上でも簡単に操作可能です。
必要なラベルを絞って、データセットを作成できます。

COCOの公式も紹介しているツールです。誰でも同様に実施できます。

Colab上での使用例含めて、詳細を紹介していきます。

COCOのデータセット

本来、COCOのデータセットは下記公式ページからダウンロードできます。

COCO - Common Objects in Context

学習用(train)のデータセット含めると容量が20GB近くあります。

今回紹介するFiftyone以外にも、Linux上でのコマンドやAPIでも取得可能です。

参考記事

下記記事を参考にさせていただきました。非常に丁寧に記載されています。

作成者の方にこの場を借りてお礼申し上げます。

FiftyOne を使って Open Images Dataset のデータを取得する - Qiita

はじめに社内の勉強会で使用するため、久しぶりに Open Images Dataset を覗きました…

ColabでCOCOのデータセットを使用する

Google ColabでのFiftyOneを使ったCOCOの使用例を紹介します。

FiftyOneの公式ページは下記です

FiftyOne — FiftyOne 1.0.2 documentation

FiftyOne をインストールする

FiftyOneをインストールします。

但し、2022/5時点のColab環境だとopencv-python-headlessでエラーが出ました。

そのため、動作するバージョンを再インストールしています。

# FiftyOne をインストール
# 2022/5時点でのopencv-python-headless 4.5.5.64では動作しないので4.5.4.60を再インストール
!pip install fiftyone
!pip install opencv-python-headless==4.5.4.60

# FiftyOne をインストール

# 2022/5時点でのopencv-python-headless 4.5.5.64では動作しないので4.5.4.60を再インストール

!pip install fiftyone

!pip install opencv-python-headless==4.5.4.60

COCOのデータセットを視覚的に確認する

FiftyOneを使ってCOCOのデータセットを確認してみます。

どのような写真でラベル分けされているのか、視覚的に分かります。

今回確認したのは、FiftyOneのサンプルコードそのままでvalidation(検証用)データです。

split="train"にすれば学習(train)データもダウンロード可能でした。

但し容量が20GB近いのでご注意下さい。

#split="train"にすれば学習(train)データもダウンロード可能だが、容量が20GB近いので実施しない
#サンプルコードのままsplit="validation"の検証用データを表示

import fiftyone as fo
import fiftyone.zoo as foz

# List available zoo datasets
print(foz.list_zoo_datasets())

#
# Load the COCO-2017 validation split into a FiftyOne dataset
#
# This will download the dataset from the web, if necessary
#
dataset = foz.load_zoo_dataset("coco-2017", split="validation")

# Give the dataset a new name, and make it persistent so that you can
# work with it in future sessions
dataset.name = "coco-2017-validation-example"
dataset.persistent = True

# Visualize the in the App
session = fo.launch_app(dataset)

#split="train"にすれば学習(train)データもダウンロード可能だが、容量が20GB近いので実施しない

#サンプルコードのままsplit="validation"の検証用データを表示

import fiftyone as fo

import fiftyone.zoo as foz

# List available zoo datasets

print(foz.list_zoo_datasets())

# Load the COCO-2017 validation split into a FiftyOne dataset

# This will download the dataset from the web, if necessary

dataset = foz.load_zoo_dataset("coco-2017", split="validation")

# Give the dataset a new name, and make it persistent so that you can

# work with it in future sessions

dataset.name = "coco-2017-validation-example"

dataset.persistent = True

# Visualize the in the App

session = fo.launch_app(dataset)

COCOのデータセットを出力する

COCOの形式でデータセットを出力します。

ダウンロードした5000個の検証用データをそのまま出力できます。

下記だと、写真が詰まったdataフォルダとCOCO形式のlabel.jsonが出力されます。

#検証用データを出力
dataset.export(
    export_dir=f"/content/COCO",
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
)

#検証用データを出力

dataset.export(

export_dir=f"/content/COCO",

dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,

)

ラベル分けして出力する

データセットを全て使うと、学習に時間が掛かりますのでデータを減らしています。

そして"book", "bottle", "cup"の3つのラベルのみをCOCO形式で出力しています。

classes = ["book", "bottle", "cup"]

train_dataset = dataset[:700]
val_dataset = dataset[700:800]
test_dataset = dataset[800:1000]

# COCO形式でエクスポート
train_dataset.export(
    export_dir=f"/content/data/train/",
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    split="train",
    classes=classes,
)
val_dataset.export(
    export_dir=f"/content/data/val/",
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    split="val",
    classes=classes,
)
test_dataset.export(
    export_dir=f"/content/data/test/",
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    split="test",
    classes=classes,
)