Amazon SageMaker Ground Truth形式に変換することにします。, VoTTで作成したデータをCustom Labelsで利用可能なAmazon SageMaker Ground Truth形式に変換してみました, まずは、Open Images Dataset V6 Downloadからダウンロードします。 ナンバープレートが写っていない画像も含まれています。 画像内写っているオブジェクト600種類に対して、バウンディングボックスが付与されています。, DetectCustomLabelsでは、トレーニングに使用するデータセットとして、 with open(output_image_paths, 'wb') as out_paths: "width": int(width * (df_anno.XMax - df_anno.XMin))
"height": int(height * (df_anno.YMax - df_anno.YMin)),
for df_anno in df_annos.itertuples(): "top":599, height, width = img.shape[:2]
aws s3 --no-sign-request cp s3://open-images-dataset/tar/train_4.tar.gz .
} if len(img.shape) == 3: aws s3 --no-sign-request cp s3://open-images-dataset/tar/train_a.tar.gz . # Picking up images for validation train_6.tar.gz (32G) df_cond = df.LabelName == extract_label_name { img_ids = df.ImageID.unique()[:num] df_class_id = pd.DataFrame( test-annotations-bbox.csv >> test-annotations-bbox_pickup.csv, 今回必要なのは、ナンバープレート情報です。 これを利用することにします。, Open Images Dataset V6 + Extensionsは、 がとても参考になります。, トレーニング用のアノテーション情報oidv6-train-annotations-bbox.csvを }
aws s3 --no-sign-request cp s3://open-images-dataset/tar/train_6.tar.gz . 以下のようになっており、微妙にドキュメントと違うようです。 10 Useful Ways to Reuse an Old Router: Don’t Throw... 10 Apple Watch Tips and Tricks Everyone Should Know. そこから検知したいラベルを含むデータセットを利用すると良いです。, ナンバープレートを含むデータセットはたくさんあると思いますが、 job_json = {job_name: { 1次選別では、交通関連の物体のどれかが含まれている画像が選別されており、 boxes_valid = "validation-annotations-bbox_pickup.csv" train_1.tar.gz (34G) return metadata_json Please pull from the bitbucket repository which does not have this limitation. Amazon SageMaker Ground Truth形式のデータセットを利用することができます。 "/m/0199g": "bicycle",
# /m/01mqdt,Traffic sign df_class = df_class[df_class['LabelName'].isin(df_class_id['LabelName'])] Here’s How to Fix It.
# /m/0199g,Bicycle { aws s3 --no-sign-request cp s3://open-images-dataset/tar/train_e.tar.gz . To learn more about our use of cookies see our Privacy Statement. Feature images and videos on your map to add rich contextual information. 違う場所にダウンロードした場合は、変更すれば大丈夫だと思います。, 画像の選別 - Python スクリプト { "height":16,
したがって、Open Images Dataset V6 + Extensionsのデータセットを with open(jpg_paths_file, 'rb') as jpg_paths_obj: Icons based on an original design from.
}}
# extract
"test-job-open-images-ground-truth":{ }
ナンバープレートは、Amazon Rekognition Imageでは検出できません。 "human-annotated": "yes",
オープンなデータセットOpen Images Dataset V6 + Extensionsを "width":44, Amazon Rekognition Custom Labelsにデータセットとして入力する boxes = { annotations.append({ annotation_dir = "./" Open Images Dataset V6 + Extensionsの中から、 ナンバープレートを含む画像とそのアノテーション情報を利用することにします。 2. img = cv2.imread(jpg_file) print(f"not exists: {jpg_key}")
df_test = df_test.loc[:, need_columns] 今回は、検知したい物体として、交通関連のものをピックアップしました。, アノーテション情報の1次選別 - bash スクリプト
そのまま開こうとするとファイルが大き過ぎて、PCのメモリ不足で開けなかったりします。 executor.submit(extract_images, df_train, train_images_tarball), これで、ナンバープレートを含む画像のみをtarballから展開し、 "left": int(width * df_anno.XMin), with open(output_manifest, 'w') as out_manifest: manifest_all, image_paths = create_manifest_all( for row in df_class.itertuples()}
import os def extract_images(df, images_tarball_path, extract_dir=". データセットは、Amazon S3 に置いてあるため、ダウンロードには、AWS CLI を使います。 import glob extract_images(df_valid, valid_images_path) 自分専用のモデルをトレーニングするためのデータセットを作成することができます。, Amazon Rekognition Custom Labelsでカスタムモデルをトレーニングするを説明する予定です。, Overview: Amazon Rekognition で動画中の顔・ナンバープレートにモザイクをかける, TCP/IPネットワークミドルウェア・アプリケーションを主に開発しているソフトウェアエンジニアです。
def create_job_metadata(job_name, class_map, df_annos, mani_type): manifest = create_manifest(s3_bucket, img_id, job_name, df_target, "width":500, } Work fast with our official CLI. train_2.tar.gz (33G) Amazon SageMaker Ground Truth形式に変換することで、 }) return # /m/0h9mv,Tire boxes_train = "oidv6-train-annotations-bbox_pickup-vrp.csv" train_5.tar.gz (31G) "left":461 ./darknet/darknet detector valid yolo.data yolov3-spp.cfg yolov3-spp_final.weights.
Amazon SageMaker Ground Truthのデータセットであるmanifestファイルです。 Amazon Rekognition Custom Labelsで利用可能な A blog about how-to, internet, social-networks, windows, linux, blogging, tips and tricks. boxes_test = "test-annotations-bbox_pickup-vrp.csv" aws s3 --no-sign-request cp s3://open-images-dataset/tar/test.tar.gz . resource = session.resource('s3') ファイル拡張子の直前に"_pickup"を付加した新しいファイルに保存することにします。, 検知したい物体とクラスIDとの関連は、class-descriptions-boxable.csvファイルで確認できます。 valid_images_path = download_images_dir + "/" + valid_images_tarball "human-annotated":"yes", The 7 Best Lightning Cables to Charge Your iPhone ... What’s the Difference Between 4K and Ultra HD (UHD)? "top":517,
gt_job_name = "job-open-images-ground-truth" job_name, class_map_orig, mani_type): year={2018} "train": annotation_dir + "/" + boxes_train, "confidence":0.09
There are multiple ways to use darknet for detection. "valid": annotation_dir + "/" + boxes_valid,
df_all = df_train.append(df_valid) "source-ref":"s3://open-images-ground-truth.us-west-2/00009e5b390986a0.jpg", image_files = [f + ".jpg" for f in image_ids] Why not register and get more from Qiita? Image source: Different levels of grounding between image content and captioning. You need to log in to use this function. How Are Slavic Women Different from Western Women? 今回は実際に出力された形式を利用することにします。, Amazon SageMaker Ground Truth 形式のJSONファイル aws s3 --no-sign-request cp s3://open-images-dataset/tar/train_7.tar.gz .
"depth":3, 全部で560GBほどの画像をダウンロードします。, あるいは、分割されたファイルでダウンロードすることもできます。 Samsung’s Galaxy S20 Ultra is a lot of phone for a... How to Download Hulu Shows to Watch Offline, iPhone Speaker Not Working?
manifests.append(manifest) annotations = [] target_classes = { The command to run detection (assuming darknet is installed in the root of this repo) is: ./darknet/darknet detector valid yolo.data yolov3-spp.cfg yolov3-spp_final.weights else: df_all, num_of_images, train_dirs, print(f"train_images_tarball: {train_images_tarball}") tar.extractall(path=extract_dir, members=members) } ここからは、 with tarfile.open(images_tarball_path) as tar: } df_test = pd.read_csv(boxes["test"])
def upload_file(bucket, file, force=False): "annotations":[ def create_source_ref(bucket, image_id): grep -E ${related_labels} \ vehicle_registration_plate_label_name) for images_dir in images_dirs: This prefix has been removed from yolo.names.
import cv2 "test": annotation_dir + "/" + boxes_test, "test": annotation_dir + "/" + outfile_test, If nothing happens, download the GitHub extension for Visual Studio and try again.
image_size = [] You seem to be reading articles frequently this month. したがって、2次選別では、ナンバープレートが含まれている画像のみに選抜します。, 2次選別したアノーテション情報を、ファイル名の末尾に_pickup-vrpを付加した {
# output #!/bin/sh
Open Image Dataset V5を使ってみる Here is the citation for the paper that introduces yolov3: @article{yolov3, def create_job(job_name, df_annos, jpg_file): "test": annotation_dir + "/" + boxes_test, df_test = pd.read_csv(boxes["test"]) boxes_valid = "validation-annotations-bbox_pickup-vrp.csv" }, import pandas as pd with ProcessPoolExecutor(max_workers=16) as executor:
"valid": annotation_dir + "/" + boxes_valid, test_images_tarball = "test.tar.gz" "class-map":{ members = [m for m in members if os.path.basename(m.name) in image_files] }, boxes_valid = "validation-annotations-bbox_pickup-vrp.csv" {
.
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