Pythonを使ってCOCOデータセットをダウンロードする方法

COCOデータセットは、物体検出、セグメンテーションなどの学習に使用できる大量のデータセットです。Pythonを使ってこのデータセットをダウンロードし、特定のクラスを抽出する方法を紹介します。

まず、COCOデータセットをダウンロードするためのスクリプトを実行します。このスクリプトは、COCOデータセットの公式ウェブサイトからデータをダウンロードし、適切なフォルダ構造に展開します。

# coco.shを実行し、COCOデータセットをダウンロードします
# 大容量データなので、ダウンロードに時間がかかります
sh coco.sh

次に、ダウンロードしたデータセットから特定のクラス（例えば、バイク）を抽出します。これには、アノテーション情報からバイクのクラスIDを確認し、そのIDを持つ画像を抽出するスクリプトを使用します。

import json
import os

# 引数もどき
data_type = 'val'  # train or val
year = 2017
category_ids = [4]  # バイクのクラスID

# ディレクトリの設定
coco_data_type = data_type + str(year)

# cocoのデータセットの中からバイク(motorcycle)だけを抽出します
for anno_info in pic["annotations"][0:1000]:
    # 入力画像名の抽出
    image_id = anno_info['image_id']
    filename = os.path.join(str(image_id).zfill(12) + '.jpg')
    coco_image_path = os.path.join('coco', 'images', coco_data_type, filename)

    # category_id:4-bike
    if anno_info['category_id'] in category_ids:
        # ファイル名, カテゴリー, bbox情報
        # bbox情報は[左上x座標, 左上y座標, 幅, 高さ]です
        print(coco_image_path, anno_info['category_id'], anno_info['bbox'])
        break

以上の手順で、Pythonを使ってCOCOデータセットをダウンロードし、特定のクラスを抽出することができます。この方法を利用すれば、自分の研究やプロジェクトに必要なデータだけを効率的に取得することが可能です。