Файлы аннотации YOLO для уже обрезанных изображений

Question

Я пытаюсь создать свой собственный набор данных для использования с YOLO (вы смотрите только один раз).Первоначально я начал с большого файла геотифов с изображениями ландшафта и животных.Я смог написать сценарий для извлечения изображений животных в отдельные файлы.

Сейчас я нахожусь в точке, где я хотел бы использовать эти изображения животных как часть набора данных YOLO.Однако во всех примерах, которые я видел в Интернете, используются файлы аннотаций, которые обозначают местоположение обнаруживаемого объекта на большом изображении.

В моем случае каждое изображение животного целиком и полностью соответствует ограничивающему прямоугольнику.Что я могу сделать в этом случае?

Редактировать: я хочу спросить вот что: могу ли я по-прежнему использовать эти уже обрезанные изображения, а затем отметить в файле аннотации, что ограничивающая рамка должнапокрыть все изображение?

Answer 1

Поскольку YOLO - это инструмент обнаружения объектов, а не инструмент классификации объектов, ему необходимы не обрезанные изображения, чтобы понимать объекты и фон.

Чтобы понять, как YOLO видит набор данных, взгляните на это изображение

На этом изображении, скажем, нам нужно аннотировать автомобиль (класс id-1), тогда аннотация будет сделана как-

<class id> <Xo/X> <Yo/Y> <W/X> <H/Y>

где, id класса, индекс метки аннотируемого класса
Xo, координата X центра ограничительной рамки
Yo, Yкоордината центра ограничительной рамки
W, ширина ограничительной рамки
H, высота ограничительной рамки
X, ширина изображения
Y, высота изображения

Для получения более подробной информации об аннотации YOLO, посмотрите этот средний пост

Answer 2

Простой ответ: Нет. В случае обнаружения объекта, такого как Yolo, мы хотим, чтобы Yolo идентифицировал, кто является объектом, а какой - необъектом. Когда вы создаете ограничивающий прямоугольник, Yolo идентифицирует ограничивающий прямоугольник как положительный объект, принадлежащий 1 классу, а часть вне ограничивающего прямоугольника идентифицируется как необъект.

Модель попытается научиться различать объекты и нет и как рисовать ограничивающий прямоугольник по точным координатам (x, y, w, h) в соответствии с аннотацией ваших тренировочных данных. В этом случае Yolo использует концепцию якорных ящиков, и Yolo корректирует размер ближайшего якорного ящика в соответствии с размером прогнозируемого объекта.

При создании настраиваемого набора обучающих данных yolo требуется: аннотированное изображение с ограничительной рамкой + координата ограничительной рамки , сохраненное в текстовом файле, например:

<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>

Так что вам понадобится эта информация для обучения модели Йоло.

Обычно, когда вы уже обрезали набор данных, я думаю, что он больше подходит для задачи классификации изображений. Или, если вы смогли создать сценарий, чтобы отличить животное от большого изображения, почему бы вам автоматически не создать аннотацию ограничивающих рамок и обучающие текстовые файлы координат Yolo для связанных изображений?