pytorchでPSPNet(その０　Pascal VOCデータの画像とアノテーションのリストを作成する関数の作成)

書いてる理由

pytorchを基礎からもう一回

参考

詳細

PSPNetでセマンティックセグメンテーションする。
データのダウンロードでほとんど時間が持ってかれたので、画像とアノテーションのリストを取得するところだけ作成。

Pascal VOCの2012を利用。
下の関数を使って、VOCtrainval_11-May-2012をダウンロードしたパスを引数に入れて、元画像のパスとそのアノテーションファイルのリストをtrain/val分作成する。
この後に、Dataloaderと画像の前処理などの定義をしてネットワーク作成、損失関数定義、バッチ学習用コード作成、などなどと続く。
セマンティックセグメンテーションとはなんぞやとかは、時間あったら作ろうかな。

def make_datapath_list(root_path):
    img_path_template = os.path.join(root_path, 'JPEGImages', '{}.jpg')
    anno_path_template = os.path.join(root_path, 'SegmentationClass', '{}.png')

    train_id_names = os.path.join(root_path, 'ImageSets', 'Segmentation', 'train.txt')
    val_id_names = os.path.join(root_path, 'ImageSets', 'Segmentation', 'val.txt')

    train_img_list, train_anno_list = [], []

    with open(train_id_names, 'r') as inf:
        for line in inf:
            file_id = line.strip()
            img_path = img_path_template.format(file_id)
            anno_path = anno_path_template.format(file_id)
            train_img_list.append(img_path)
            train_anno_list.append(anno_path)

    val_img_list, val_anno_list = [], []

    with open(val_id_names, 'r') as inf:
        for line in inf:
            file_id = line.strip()
            img_path = img_path_template.format(file_id)
            anno_path = anno_path_template.format(file_id)
            val_img_list.append(img_path)
            val_anno_list.append(anno_path)

    return train_img_list, train_anno_list, val_img_list, val_anno_list