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COCO-Annotatorによる姿勢推定モデルのアノテーションデータ作成方法

2022/01/21に公開
機械学習
アノテーション
姿勢推定
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tech

mac（Intel）上でCOCO Anotatorを用いて、姿勢推定モデル用アノテーションデータを作成するところまで記述していきます。

1.前準備

2.環境構築

  1. COCO AnotatorをCloneします。

    git clone https://github.com/jsbroks/coco-annotator.git

  2. "coco-annotator/"へ移動し、docker-composeを起動します。

    cd coco-annotator
docker-compose up

  3. localhostに接続し、COCO Annotatorのsignup画面が表示されていることを確認します。

    • 確認できましたら、適当なユーザー名とパスワードを設定し、ユーザー情報の登録を行ってください。

  4. ユーザー情報登録後に、"Categories"タブを選択し、"Create"ボタンよりキーポイントの定義に進みます。

  5. "Creating a Category"内で、"Name"にアノテーション対象となるオブジェクトの名称を入力し、"Supercategory"は空白のままにして各キーポイントの設定に進みます。

    • 下図のように"Keypoints"の"Label"から各キーポイントの定義を行い、"Connects to"より各キーポイントの接続について定義します。

    • 各キーポイントの定義を終えたら、"Create Category"ボタンにて使用するキーポイントを確定します。

    • COCO形式の人間のキーポイント定義と接続については、下表となっています。

      Label Connects to ... ... ... ...
      nose r_eye l_eye neck
      neck nose r_shoulder l_shoulder r_hip l_hip
      r_shoulder neck r_elbow
      r_elbow r_shoulder r_wrist
      r_wrist r_elbow
      l_shoulder neck l_elbow
      l_elbow l_shoulder l_wrist
      l_wrist l_elbow
      r_hip neck r_knee
      r_knee r_hip r_ankle
      r_ankle r_knee
      l_hip neck l_knee
      l_knee l_hip l_ankle
      l_ankle l_knee
      r_eye nose r_ear
      l_eye nose l_ear
      r_ear r_eye
      l_ear l_eye

  6. キーポイント設定後、"Dataset"タブから"Create"ボタンを押し、アノテーションデータ用のデータセット作成に進みます。

  7. "Creating a dataset"画面が表示されたら、"Dataset name"にデータセット名を入力し、"Default Categories"に先ほど定義したCategoryを設定します。

  8. 設定後、"/datasets/データセット名/"のディレクトリが作成されている事が確認できます。

    coco-annotator
|
~
├── datasets
│   └── データセット名
~

  9. 先ほど作成したデータセットフォルダにアノテーションしたい画像を格納します。格納後に"Datasets"画面に表示されたデータセットを選択し、アノテーションを実施する画面に進みます。

3.アノテーション

  1. 下の画面が表示されたら、アノテーションする画像をCOCO Annotatorに認識させるために、左側にある"Scan"ボタンを押し、画像をscanします。

  2. 画像のscanを終えたら、画面に画像一覧が表示されるため、画像を選択しアノテーションへ進みます

  3. 画像が表示されたら、右側にあるCategory名の"+"を押し、キーポイントを選択します（今回はnoseから開始）。

    • 開始のキーポイントを選択したら、対応する箇所へカーソルを持っていき、クリックすることでキーポイントの設定が可能となります。
    • 上記の工程を各部位に対し行い、終了したら右上にある日付の横にある"→"を押すことで次画像へと進んでいきます（上の画像では、データセット数が1枚のため表示されていないです）。

  4. 全画像に対しアノテーション終了後、"Datasets"タブを選択し、表示されるデータセットの項目にある縦三点リーダーから、"Download COCO"を選択し、モデル学習時に用いるアノテーションデータのjsonファイルが取得できます。

4.まとめ

今回のようにキーポイントの定義と接続を変えることで、あらゆるカスタムデータについて作成出来ますので試してみてください。

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