PaddleX/docs/data/format/instance_segmentation.md

实例分割MSCOCO

数据集文件夹结构

在PaddleX中，实例分割支持MSCOCO数据集格式（MSCOCO格式同样也可以用于目标检测）。建议用户将数据集按照如下方式进行组织，原图均放在同一目录，如JPEGImages，标注文件（如annotations.json）放在与JPEGImages所在目录同级目录下，示例结构如下

MyDataset/ # 实例分割数据集根目录
|--JPEGImages/ # 原图文件所在目录
|  |--1.jpg
|  |--2.jpg
|  |--...
|  |--...
|
|--annotations.json # 标注文件所在目录

划分训练集验证集

在PaddleX中，为了区分训练集和验证集，在MyDataset同级目录，使用不同的json表示数据的划分，例如train.json和val.json。点击下载实例分割示例数据集。

MSCOCO数据的标注文件采用json格式，用户可使用Labelme, 精灵标注助手或EasyData等标注工具进行标注，参见数据标注工具

PaddleX加载数据集

示例代码如下，

import paddlex as pdx
from paddlex.det import transforms

train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.Normalize(),
    transforms.ResizeByShort(short_size=800, max_size=1333),
    transforms.Padding(coarsest_stride=32)
])

eval_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Normalize(),
    transforms.ResizeByShort(short_size=800, max_size=1333),
    transforms.Padding(coarsest_stride=32),
])

train_dataset = pdx.dataset.CocoDetection(
                    data_dir='./MyDataset/JPEGImages',
                    ann_file='./MyDataset/train.json',
                    transforms=train_transforms)
eval_dataset = pdx.dataset.CocoDetection(
                    data_dir='./MyDataset/JPEGImages',
                    ann_file='./MyDataset/val.json',
                    transforms=eval_transforms)