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[人工智能]openpose脚部标注问题梳理 |
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openpose脚部标注问题梳理版本person_keypoints_train2017_foot_v1.zip person_keypoints_val2017_foot_v1.zip 下载地址Human Foot Keypoint Datasethttps://cmu-perceptual-computing-lab.github.io/foot_keypoint_dataset/ 总结问题挺多的,如果想要使用此数据集最好先清洗一遍 openpose标注的训练集总数:11065 问题一训练标注与验证标注格式不同,训练标注将脚部标注与COCO标注相融合,验证标注没有融合 person_keypoints_train2017_foot_v1: {"segmentation":......,"num_keypoints":13,"area":26215.66095,"iscrowd":0, "keypoints":[0,0,0,0,0,0,252,156,2,0,0,0,248,153,2,198,193,2,243,196,2,182,245,2,244,263,2,0,0,0,276,285,2,197,298,2,228,297,2,208,398,2,266,399,2,205,475,2,215,453,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0], "image_id":209468,"bbox":[178.38,120.54,114.59,354.6],"category_id":1,"id":183062} person_keypoints_val2017_foot_v1 {"segmentation":......,"num_keypoints":14,"area":17702.97795,"iscrowd":0, "keypoints":[215,485,2,206,479,2,223,451,2,335,492,2,346,489,2,328,455,2], "image_id":579902,"bbox":[200.03,232.57,182.53,270.8],"category_id":1,"id":191310} 很明显train2017中将新标注的脚部数据和原始的COCO标注融合到一起, 问题二"segmentation"格式不对 标准COCO格式 {"segmentation": [[267.03,243.78,314.59,154.05,357.84,136.76,374.05,104.32,410.81,110.81,429.19,131.35,420.54,165.95,451.89,209.19,464.86,240.54,480,253.51,484.32,263.24,496.22,271.89,484.32,278.38,438.92,257.84,401.08,216.76,370.81,247.03,414.05,277.3,433.51,304.32,443.24,323.78,400,362.7,376.22,375.68,400,418.92,394.59,424.32,337.3,382.16,337.3,371.35,388.11,327.03,341.62,301.08,311.35,276.22,304.86,263.24,294.05,249.19]],......} person_keypoints_train2017_foot_v1格式 {"segmentation":[187.03,472.97,192.43,350.81,181.62,335.68,182.7,317.3,180.54,301.08,193.51,293.51,195.68,268.65,178.38,248.11,182.7,216.76,194.59,194.05,210.81,171.35,200,141.08,230.27,120.54,260.54,134.59,257.3,177.84,246.49,186.49,257.3,199.46,254.05,253.51,276.76,281.62,285.41,275.14,292.97,275.14,275.68,291.35,252.97,288.11,286.49,380,288.65,417.84,243.24,475.14,195.68,475.14],......} 查看了很多标准COCO中的segmentation格式,大多数都是一个二维的列表,但是OPENPOSE给出的格式不同,按正常COCO格式进行调用会报错 问题三关键点数量错误 例: "image_id": 478636 标准COCO格式 {"segmentation": ......, "num_keypoints":15,"area":11888.2415,"iscrowd":0,"keypoints":[452,139,2,0,0,0,448,135,2,0,0,0,434,136,2,460,160,2,413,167,2,477,184,2,410,186,2,454,197,2,410,208,2,457,239,2,423,240,2,455,295,2,420,295,2,455,348,2,426,352,2,451,351,2,456,350,2,450,347,2,395,351,2,399,350,2,421,350,2], "image_id":478636,"bbox":[391.89,113.53,87.95,246.47],"category_id":1,"id":185068} OPENPOSE增加脚部关键点 {"segmentation": ......,"num_keypoints": 15,"area": 11888.2415,"iscrowd": 0,"keypoints": [452,139,2,0,0,0,448,135,2,0,0,0,434,136,2,460,160,2,413,167,2,477,184,2,410,186,2,454,197,2,410,208,2,457,239,2,423,240,2,455,295,2,420,295,2,455,348,2,426,352,2], "image_id": 478636,"bbox": [391.89,113.53,87.95,246.47],"category_id": 1,"id": 185068} 针对这帧图像的标注,OPENPOSE增加了脚部关键点的内容,却没有增加脚部关键点的数量,这种情况在运行时容易报错,数量对不上,或者无法被学习 问题四明显的关键点顺序错误 OPONPOSE标准的循序应该如下图, 18: 左脚大拇脚指、19:左脚小拇脚指 、20:左脚脚跟 、21:右脚大拇脚指 、22:右脚小拇脚指 、23:右脚脚跟 但是在查看过程中发现较多左右脚标注错误的情况 ? 问题五明显漏标 "image_id": 478636 验证集中下面这张图明显应该标注,但是OPENPOSE没有标,类似的情况在训练集中应该也有 |
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