本系列文章針對的資料集是Cityscapes，後續會在Mapillary vista街道資料集上嘗試訓練出一版模型。

1。 資料集和標註檔案

Cityscapes資料夾下

├── annotations 【三個標註檔案】

├── disparity 【額外下載的深度資料集】

├── gtFine 【語義分割和例項分割標註圖片】

├── images 【作者指令碼生成的資料夾，內含5000張影象】

├── labels 【作者指令碼生成的資料夾，內含2975+500張標註影象】

├── leftImg8bit 【原始影象】

└── panoptic 【全景分割標註影象】

1。1 annotations資料夾

├── cityscapes_fine_val。json

├── instancesonly_gtFine_train。json

└── instancesonly_gtFine_val。json

instancesonly_gtFine_train。json是訓練集資料的例項標註， 格式如下：

{

“images”： list， 存放影象的資訊

“categories”： list， 存放類別資訊

“annotations”： list， 存放例項的標註資訊

}

i）image中的資料示例：

［

{“id”： 500，

“width”： 2048，

“height”： 1024，

“file_name”： “aachen_000000_000019_leftImg8bit。png”，

“seg_file_name”： “aachen_000000_000019_gtFine_instanceIds。png”}

{}

。。。

］

ii）categories：

［

{“id”： 1，

“name”： ‘person’}，

{“id”： 2，

“name”： ‘rider’}，

{}，

。。。

］

iii） annotations

［

{‘id’： 10118，

‘image_id’： 500，

‘segmentation’： ［［903， 446， 902， 447， 901， 448， 900， 449， 900， 450， 899

‘category_id’： 1，

‘iscrowd’： 0，

‘area’： 665，

‘bbox’： ［892。0， 446。0， 21。0， 52。0］}，

{}，

。。。

］

同一張影象，可有多個標註，對應不同的例項物體。

segmentation的標註方式為polygon，每兩個數字對應一個座標，例如座標（903， 446）是該例項mask邊緣的第一個點。同樣，同一個例項的mask可能由多個polygon組成。

1。2 images

示例：

1。3 labels

255表示空類，其他非空類的數值是各自的id，由於灰度值很小，所以看起來像全黑的。。。。

示例：

1。4 panoptic

示例

2。 模型輸入資料格式

2。1 初始化

首先作者利用coco資料集的處理指令碼，在Cityscapes類中初始化生成了roidb，該list存放了每張訓練影象的標註資訊，具體如下：

［

{‘id’： 500，

‘width’： 2048，

‘height’： 1024，

‘file_name’： ‘aachen_000000_000019_leftImg8bit。png’，

‘seg_file_name’： ‘aachen_000000_000019_gtFine_instanceIds。png’，

‘dataset’： ，

‘image’： ‘/home/lin/Documents/dataset/Cityscapes/images/aachen_000000_000019_leftImg8bit。png’，

‘flipped’： False，

‘has_visible_keypoints’： False，

‘boxes’： array（［［ 892。， 446。， 912。， 497。］，

［ 901。， 444。， 934。， 497。］，

［1831。， 440。， 1887。， 547。］，

［1966。， 488。， 2042。， 521。］，

［1512。， 446。， 1660。， 498。］，

［1479。， 456。， 1634。， 513。］，

［1876。， 482。， 1921。， 486。］，

［1876。， 486。， 1955。， 512。］，

［1721。， 450。， 1850。， 508。］，

［ 145。， 429。， 304。， 501。］，

［ 609。， 420。， 807。， 531。］，

［ 792。， 446。， 828。， 489。］，

［1839。， 468。， 1877。， 546。］］， dtype=float32），

‘segms’： ［［［903， 446， 902， 447， 901， 448， 900， 449， 900， 450， 899， 451， 899， 452， 899， 453， 899， 454， 899， 455， 898， 456， 898， 457， 897， 458， 896， 458， 895， 459， 894， 459， 894， 460， 894， 461， 894， 462， 894， 463， 894， 464， 894， 465， 894， 466， 893， 467， 893， 468， 893， 469， 892， 470， 892， 471， 892， 472， 892， 473， 892， 474， 892， 475， 892， 476， 892， 477， 892， 478， 892， 479， 892， 480， 892， 481， 892， 482， 892， 483， 892， 484， 892， 485， 892， 486， 892， 487， 892， 488， 892， 489， 892， 490， 892， 491， 893， 492， 893， 493， 893， 494， 893， 495， 893， 496， 894， 496， 895， 496， 896， 496， 897， 496， 898， 496， 899， 496， 900， 497， 901， 497， 902， 497， 903， 497， 904， 497， 903， 496， 902， 495， 902， 494， 901， 493， 901， 492， 901， 491， 900， 490， 900， 489， 900， 488， 900， 487， 900， 486， 901， 485， 901， 484， 901， 483， 902， 482， 903， 481， 904， 480， 905， 479， 906， 479， 907， 478， 908， 477， 909， 476， 910， 475， 911， 475， 911， 474， 911， 473， 911， 472， 911， 471， 911， 470， 911， 469， 911， 468， 911， 467， 911， 466， 911， 465， 912， 464， 912， 463， 912， 462， 911， 461， 910， 460， 909， 459， 909， 458， 908， 457， 907， 456， 906， 455， 905， 454， 905， 453， 906， 452， 906， 451， 906， 450， 907， 449， 907， 448， 906， 447， 905， 446， 904， 446］］， ［［910， 476， 909， 477， 908， 478， 907， 479， 906， 480， 905， 480， 904， 481， 903， 482， 902， 483， 902， 484， 902， 485， 901， 486， 901， 487， 901， 488， 901， 489， 901， 490， 902， 491， 902， 492， 902， 493， 903， 494， 903， 495， 904， 496， 905， 496， 906， 497， 907， 497， 908， 497， 909， 497， 910， 497， 911， 497， 911， 496， 911， 495， 911， 494， 911， 493， 911， 492， 911， 491， 911， 490， 911， 489， 911， 488， 911， 487， 911， 486， 911， 485， 911， 484， 911， 483， 911， 482， 911， 481， 911， 480， 911， 479， 911， 478， 911， 477， 911， 476］， ［922， 444， 921， 445， 920， 445， 919， 445， 918， 446， 918， 447， 918， 448， 918， 449， 919， 450， 919， 451， 919， 452， 919， 453， 919， 454， 919， 455， 918， 456， 918， 457， 918， 458， 918， 459， 917， 460， 917， 461， 916， 462， 916， 463， 915， 464， 916， 464， 917， 465， 917， 466， 917， 467， 917， 468， 917， 469， 917， 470， 917， 471， 917， 472， 917， 473， 917， 474， 917， 475， 917， 476， 917， 477， 917， 478， 917， 479， 917， 480， 917， 481， 917， 482， 917， 483， 917， 484， 917， 485， 917， 486， 917， 487， 917， 488， 917， 489， 917， 490， 917， 491， 917， 492， 917， 493， 917， 494， 917， 495， 917， 496， 918， 496， 919， 496， 920， 497， 921， 497， 922， 497， 923， 497， 924， 497， 925， 497， 926， 497， 927， 497， 928， 497， 929， 497， 930， 497， 931， 497， 931， 496， 930， 495， 930， 494， 930， 493， 929， 492， 929， 491， 929， 490， 929， 489， 929， 488， 928， 487， 928， 486， 928， 485， 928， 484， 928， 483， 928， 482， 928， 481， 927， 480， 927， 479， 927， 478， 927， 477， 928， 476， 929， 475， 930， 475， 931， 474， 931， 473， 932， 472， 932， 471， 932， 470， 932， 469， 932， 468， 932， 467， 932， 466， 932， 465， 932， 464， 932， 463， 933， 462， 933， 461， 933， 460， 934， 459， 934， 458， 934， 457， 934， 456， 934， 455， 934， 454， 934， 453， 934， 452， 933， 452， 932， 452， 931， 451， 930， 451， 929， 451， 928， 450， 928， 449， 927， 448， 927， 447， 926， 446， 925， 445， 924， 444， 923， 444］］， ［［1871， 440， 1870， 441， 1869， 442， 1869， 443， 1869， 444， 1869， 445， 1869， 446， 1870， 447， 1870， 448， 1870， 449， 1869， 450， 1868， 449， 1867， 449， 1866， 449， 1865， 449， 1864， 449， 1863， 449， 1862， 450， 1861， 450， 1860， 450， 1859， 450， 1858， 451， 1857， 451， 1856， 451， 1855， 452， 1854， 452， 1853， 452， 1852， 452， 1851， 453， 1850， 453， 1849， 453， 1848， 453， 1847， 454， 1846， 454， 1845， 454， 1844， 455， 1843， 456， 1842， 456， 1841， 457， 1840， 458， 1839， 459， 1839， 460， 1838， 461， 1838， 462， 1838， 463， 1838， 464， 1839， 465， 1840， 466， 1841， 467， 1842， 468， 1843， 469， 1844， 469， 1845， 470， 1846， 471， 1847， 472， 1848， 472， 1849， 473， 1850， 474， 1851， 475， 1850， 476， 1849， 477， 1848， 478， 1848， 479， 1847， 480， 1846， 481， 1846， 482， 1845， 483， 1845， 484， 1844， 485， 1843， 486， 1843， 487， 1842， 488， 1842， 489， 1842， 490， 1841， 491， 1841， 492， 1841， 493， 1841， 494， 1840， 495， 1840， 496， 1840， 497， 1840， 498， 1840， 499， 1839， 500， 1839， 501， 1839， 502， 1839， 503， 1838， 504， 1838， 505， 1838， 506， 1838， 507， 1837， 508， 1837， 509， 1837， 510， 1837， 511， 1837， 512， 1836， 513， 1836， 514， 1836， 515， 1835， 516， 1835， 517， 1835， 518， 1834， 519， 1834， 520， 1833， 521， 1833， 522， 1833， 523， 1832， 524， 1832， 525， 1832， 526， 1832， 527， 1832， 528， 1832， 529， 1831， 530， 1831， 531， 1831， 532， 1831， 533， 1831， 534， 1832， 535， 1833， 535， 1834， 535， 1835， 536， 1836， 536， 1837， 536， 1838， 537， 1839， 537， 1840， 537， 1840， 536， 1839， 535， 1839， 534， 1838， 533， 1838， 532， 1838， 531， 1838， 530， 1838， 529， 1838， 528， 1838， 527， 1838， 526， 1838， 525， 1838， 524， 1838， 523， 1838， 522， 1838， 521， 1838， 520， 1839， 519， 1839， 518， 1839， 517， 1839， 516， 1839， 515， 1839， 514， 1839， 513， 1839， 512， 1839， 511， 1839， 510， 1839， 509， 1839， 508， 1839， 507， 1839， 506， 1839， 505， 1840， 504， 1840， 503， 1840， 502， 1840， 501， 1840， 500， 1841， 499， 1841， 498， 1841， 497， 1841， 496， 1841， 495， 1842， 494， 1842， 493， 1842， 492， 1843， 491， 1844， 490， 1845， 489， 1846， 488， 1847， 487， 1848， 486， 1849， 485， 1850， 484， 1851， 483， 1851， 482， 1852， 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465， 826， 464， 826， 463， 825， 462， 825， 461， 824， 460， 823， 460， 822， 459， 821， 459， 820， 459， 819， 459， 818， 459， 817， 459， 816， 459， 815， 459， 814， 459， 813， 459， 812， 459， 811， 459， 810， 459， 809， 459， 808， 458， 808， 457， 808， 456， 809， 455， 809， 454， 809， 453， 810， 452， 811， 451， 812， 450， 812， 449， 813， 448， 813， 447， 812， 447， 811， 446， 810， 446， 809， 446， 808， 446， 807， 446， 806， 446， 805， 446， 804， 446， 803， 446］］， ［［1863， 468， 1862， 469， 1861， 469， 1860， 469， 1859， 469， 1858， 469， 1857， 470， 1856， 470， 1855， 471， 1855， 472， 1854， 473， 1853， 473， 1852， 474， 1853， 475， 1853， 476， 1853， 477， 1854， 478， 1854， 479， 1853， 480， 1853， 481， 1852， 482， 1852， 483， 1851， 484， 1850， 485， 1849， 486， 1848， 487， 1847， 488， 1846， 489， 1845， 490， 1844， 491， 1843， 492， 1843， 493， 1843， 494， 1842， 495， 1842， 496， 1842， 497， 1842， 498， 1842， 499， 1841， 500， 1841， 501， 1841， 502， 1841， 503， 1841， 504， 1840， 505， 1840， 506， 1840， 507， 1840， 508， 1840， 509， 1840， 510， 1840， 511， 1840， 512， 1840， 513， 1840， 514， 1840， 515， 1840， 516， 1840， 517， 1840， 518， 1840， 519， 1839， 520， 1839， 521， 1839， 522， 1839， 523， 1839， 524， 1839， 525， 1839， 526， 1839， 527， 1839， 528， 1839， 529， 1839， 530， 1839， 531， 1839， 532， 1839， 533， 1840， 534， 1840， 535， 1841， 536， 1841， 537， 1842， 538， 1842， 539， 1843， 540， 1843， 541， 1844， 542， 1844， 543， 1845， 544， 1846， 545， 1847， 545， 1848， 545， 1849， 546， 1850， 546， 1851， 545， 1852， 544， 1853， 543， 1854， 542， 1855， 541， 1855， 540， 1855， 539， 1855， 538， 1856， 537， 1856， 536， 1856， 535， 1856， 534， 1856， 533， 1856， 532， 1856， 531， 1857， 530， 1857， 529， 1857， 528， 1857， 527， 1858， 526， 1859， 525， 1859， 524， 1860， 523， 1860， 522， 1861， 521， 1862， 520， 1862， 519， 1862， 518， 1862， 517， 1862， 516， 1863， 515， 1863， 514， 1863， 513， 1863， 512， 1863， 511， 1863， 510， 1863， 509， 1863， 508， 1862， 507， 1862， 506， 1862， 505， 1862， 504， 1862， 503， 1861， 502， 1861， 501， 1862， 500， 1863， 500， 1864， 499， 1864， 498， 1865， 497， 1865， 496， 1865， 495， 1866， 494， 1866， 493， 1865， 492， 1864， 492， 1863， 491， 1862， 490， 1863， 489， 1863， 488， 1864， 487， 1864， 486， 1864， 485， 1865， 484， 1865， 483， 1866， 482， 1867， 481， 1868， 480， 1869， 479， 1870， 478， 1871， 478， 1872， 477， 1873， 477， 1874， 477， 1875， 476， 1876， 476， 1877， 475， 1876， 474， 1875， 474， 1874， 474， 1873， 474， 1872， 474， 1871， 474， 1870， 475， 1869， 475， 1868， 475， 1867， 474， 1867， 473， 1867， 472， 1867， 471， 1866， 470， 1866， 469， 1866， 468， 1865， 468， 1864， 468］］］， ‘gt_classes’： array（［1， 1， 2， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 8， 8］， dtype=int32）， ‘seg_areas’： array（［ 665。， 923。， 2270。， 2129。， 1636。， 6072。， 118。， 1293。，

5248。， 8739。， 17424。， 830。， 1479。］， dtype=float32），

‘gt_overlaps’： <13x9 sparse matrix of type ‘’

with 13 stored elements in Compressed Sparse Row format>，

‘is_crowd’： array（［False， False， False， False， False， False， False， False， False，

False， False， False， False］），

‘box_to_gt_ind_map’： array（［ 0， 1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 9， 10， 11， 12］， dtype=int32），

‘max_classes’： array（［1， 1， 2， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 8， 8］），

‘max_overlaps’： array（［1。， 1。， 1。， 1。， 1。， 1。， 1。， 1。， 1。， 1。， 1。， 1。， 1。］， dtype=float32），

‘bbox_targets’： array（［［1。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［1。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［2。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［3。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［3。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［3。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［3。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［3。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［3。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［3。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［3。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［8。， 0。， 0。， 0。， 0。］，

［8。， 0。， 0。， 0。， 0。］］， dtype=float32）}，

{}，

。。。

］

重要欄位解釋：

boxes：該張圖片中所有例項的bbox

segms：該張圖片中每個例項的mask

bbox_targets： 作為計算邊框迴歸和分類損失時的label，第一位數字是該box下物體的類別，後四位數字是邊框位置微調的變換引數。因為網路不是直接對邊框的座標進行迴歸，而是迴歸anchor微調至gt的變換引數（具體如何變換，後續文章會講到）。由於本身就是gt，所以變換引數都為0。

2。2 __

getitem

__ 對每個roidb執行的操作

（1）首先，為影象隨機選擇一個預設的尺寸，縮放影象，翻轉影象（視roidb中flip引數而定），歸一化影象，將圖片格式從HWC轉換成CHW；

（2）其次，製作RPN的標籤， 核心函式

add_rpn_blobs

。

① 在不同的特徵圖上生成anchors。不同的特徵圖對應不同的anchor_base_size。

生成的all anchor如下表所示。儘管只使用了一種scale，但配合FPN使用了不同大小的anchor_base_size

，

同樣得到了不同大小的anchor，以檢測不同大小的物體。

foa即Field of Anchor， 資料格式及含義如下：

{

“field of anchors”： 二維陣列，圖片上anchor的座標，

“number_cell_anchors”： 3

“stride”： 即rpn_feat_stride， 同樣是特徵圖相比於原圖的縮小倍數，也即特徵圖上移動一個pixel對應原圖上移動的pixel數

“octave”： None

“aspect”： None

}

② 確定正負樣本

計算每一個anchor和gt box的重疊面積。

對於每一個gt box， 都有與它重疊面積最大的anchor，將其label設定為1；

對於與gt box 重疊面積超過閾值（0。7）的，將其label設定為1；

根據設定的正負樣本總和（N）和正樣本比例係數（

）這兩個超引數進行正負樣本的篩選；

正樣本篩選：正樣本最多個數為總和乘以正樣本比例（

），若當前正樣本個數（N1）超過規定的最多個數，則進行隨機篩選。

負樣本篩選：從諸多負樣本中篩選出

個， 將label設定為0。其餘非正負樣本的label設定為-1

③ 計算正樣本的邊框變換系數和inside，outside權重

bbox_inside_weights指用於計算邊框迴歸損失時的權重，由於只計算正樣本的損失，所以只將正樣本的bbox_inside_weights設定為［1， 1， 1，1］，其餘設定成［0，0，0，0］

bbox_outside_weights是為了平衡分類損失和迴歸損失而設定的引數，其大小為正負樣本個數分之一，即

。

（3）最後製作分割的標籤

分割的標籤包含多個部分，一一列舉如下。

① seg gt：語義分割的gt影象，每個畫素的值為對應的trainId

② gt classes： 每一個box的類別

③ mask gt ：每一個box內物體的mask， 值為0， 1

④ seg roi gt： seg gt 在box內的部分

3。 資料輸出

整個Cityscapes類最終輸出包含data、label、index

data：

{

“data”： ndarray， shape（3， H， W）， # 預處理後的影象

“img_info”： ［［H， W， scale_factor］］

}

label：

{‘roidb’：

{‘boxes’： array， shape=（17，4）

‘segms’： list， len=17， list裡每個元素是object的polygon標註，同一個object可能包含多個polygon

‘seg_areas’： ndarray 面積

‘gt_classes’： array（［1， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3］， dtype=int32），

‘gt_overlaps’：

‘is_crowd’：

‘box_to_gt_ind_map’： }

‘rpn_labels_fpn4’： ndarray， shape=（1， 3， 512， 512） 每一個anchor的前後景標註

‘rpn_bbox_targets_fpn4’： ndrray， shape=（1， 12， 512， 512）， 每一個anchor邊框的迴歸目標，非前景為0

‘rpn_bbox_inside_weights_fpn4’： ndrray， shape=（1， 12， 512， 512）， 每一個anchor邊框的迴歸目標，非前景為［0， 0， 0， 0］， 前景為［1， 1， 1，1］

‘rpn_bbox_outside_weights_fpn4’： ndrray， shape=（1， 12， 512， 512）， 每一個anchor邊框的迴歸目標，非前景為［0， 0， 0， 0］， 前景為［1， 1， 1，1］/正負樣本總和

‘rpn_labels_fpn8’： 與fpn4相似，寬高變成256

‘rpn_bbox_targets_fpn8’：

‘rpn_bbox_inside_weights_fpn8’：

‘rpn_bbox_outside_weights_fpn8’：

‘rpn_labels_fpn16’：128

‘rpn_bbox_targets_fpn16’：

‘rpn_bbox_inside_weights_fpn16’：

‘rpn_bbox_outside_weights_fpn16’：

‘rpn_labels_fpn32’：64

‘rpn_bbox_targets_fpn32’：

‘rpn_bbox_inside_weights_fpn32’：

‘rpn_bbox_outside_weights_fpn32’：

‘rpn_labels_fpn64’：32

‘rpn_bbox_targets_fpn64’：

‘rpn_bbox_inside_weights_fpn64’：

‘rpn_bbox_outside_weights_fpn64’：

‘seg_gt’： ndarray shape（H， W）

‘gt_classes’： array（［1， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3， 3］， dtype=int32），

‘mask_gt’： ndarray， shape（17， H， W），object的語義標註， 值為0，1}