＃ 計(jì)算邊框的比例因子
       scale＿x ＝ bbox［：，2］ ／ w
       scale＿y ＝ bbox［：，3］ ／ h
       aspect＿ratio ＝ w ／ h
       
       ＃ 計(jì)算規(guī)模類別
       
       scale＿cat ＝ pd．cut（scale＿y，
           bins＝［0．， 0．4， 0．6， 0．8， np．inf］，
           labels＝［＇S＇， ＇M＇， ＇L＇， ＇XL＇］）
       
       return np．c＿［X， scale＿x， scale＿y， scale＿cat， aspect＿ratio， keypoints］
     
     
＃ 用于添加新列的transformer對(duì)象
attr＿adder ＝ AttributesAdder（num＿keypoints＝17， ．．．）
coco＿extra＿attribs ＝ attr＿adder．transform（coco＿df．values）
＃ 創(chuàng)建列發(fā)新列表
keypoints＿cols ＝ ［［＇x＇＋str（idx）， ＇y＇＋str（idx）， ＇v＇＋str（idx）］
                       for idx， k in enumerate（range（num＿keypoints））］
keypoints＿cols ＝ np．concatenate（keypoints＿cols）．tolist（）
＃ 創(chuàng)建新的更豐富的數(shù)據(jù)z幀
coco＿extra＿attribs＿df ＝ pd．DataFrame（
   coco＿extra＿attribs，
   columns＝list（coco＿df．columns） ＋
       ［＂scale＿x＂， ＂scale＿y＂， ＂scale＿cat＂， ＂aspect＿ratio＂］ ＋
       keypoints＿cols，
   index＝coco＿df．index）
38行代碼，我們?yōu)槊恳恍兄付ㄒ?guī)模類別（S、M、L或XL）。計(jì)算方法如下：如果scale＿y在［0–0．4）范圍內(nèi)，則類別為S如果scale＿y在［0．4–0．6）范圍內(nèi)，則類別為M如果scale＿y在［0．6–0．8）范圍內(nèi)，則類別為L如果scale＿y在［0．8–1．0）范圍內(nèi)，則類別為XL在第42行中，我們將原始列與新列進(jìn)行合并。第28行我們將關(guān)鍵點(diǎn)擴(kuò)展到單獨(dú)的列中。COCO數(shù)據(jù)集中的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)由一個(gè)一維列表表示：［x0，y0，v0，x1，y1，…］，我們可以把這個(gè)列轉(zhuǎn)換成一個(gè)矩陣：［num of rows］x［num of keypoints＊3］，然后，我們可以不需要任何額外的努力就可以返回它（第42行）。最后，我們創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)幀（第58－63行）鼻子在哪里？我們通過檢查圖像中頭部位置的分布來找到鼻子的坐標(biāo)，然后在標(biāo)準(zhǔn)化的二維圖表中畫一個(gè)點(diǎn)。

呈現(xiàn)此圖表的代碼如下：＃ 對(duì)水平圖像進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化
horiz＿imgs＿df ＝ coco＿extra＿attribs＿df［coco＿extra＿attribs＿df［＇aspect＿ratio＇］ ＞＝ 1．］
＃ 獲取平均寬度和高度－用于縮放關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)
avg＿w ＝ int（horiz＿imgs＿df［＇width＇］．mean（））
avg＿h(yuǎn) ＝ int（horiz＿imgs＿df［＇height＇］．mean（））
class NoseAttributesAdder（BaseEstimator， TransformerMixin）：
   def ＿＿init＿＿（self， avg＿w， avg＿h(yuǎn)， w＿ix， h＿ix， x1＿ix， y1＿ix， v1＿ix）：
       self．a(chǎn)vg＿w ＝ avg＿w
       self．a(chǎn)vg＿h(yuǎn) ＝ avg＿h(yuǎn)
       self．w＿ix ＝ w＿ix
       self．h＿ix ＝ h＿ix
       self．x1＿ix ＝ x1＿ix
       self．y1＿ix ＝ y1＿ix
       self．v1＿ix ＝ v1＿ix
       def fit（self， X， y＝None）：
       return self
     def transform（self， X）：
       w ＝ X［：， self．w＿ix］
       h ＝ X［：， self．h＿ix］
       x1 ＝ X［：， self．x1＿ix］
       y1 ＝ X［：， self．y1＿ix］
       ＃ 標(biāo)準(zhǔn)化鼻子坐標(biāo)，提供平均寬度和高度
       scale＿x ＝ self．a(chǎn)vg＿w ／ w
       scale＿y ＝ self．a(chǎn)vg＿h(yuǎn) ／ h
       nose＿x ＝ x1 ＊ scale＿x
       nose＿y ＝ y1 ＊ scale＿y
       
       return np．c＿［X， nose＿x， nose＿y］
     ＃ 用于標(biāo)準(zhǔn)化鼻子坐標(biāo)列的transformer對(duì)象
w＿ix ＝ horiz＿imgs＿df．columns．get＿loc（＇width＇）
h＿ix ＝ horiz＿imgs＿df．columns．get＿loc（＇height＇）
x1＿ix ＝ horiz＿imgs＿df．columns．get＿loc（＇x0＇）  ＃ 鼻子的x坐標(biāo)在＇x0＇列中
y1＿ix ＝ horiz＿imgs＿df．columns．get＿loc（＇y0＇）  ＃ 鼻子的y坐標(biāo)在＇y0＇列中
v1＿ix ＝ horiz＿imgs＿df．columns．get＿loc（＇v0＇）  ＃ 鼻頭的可見性
attr＿adder ＝ NoseAttributesAdder（avg＿w， avg＿h(yuǎn)， w＿ix， h＿ix， x1＿ix， y1＿ix， v1＿ix）
coco＿noses ＝ attr＿adder．transform（horiz＿imgs＿df．values）
＃ 使用標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)創(chuàng)建新數(shù)據(jù)幀
coco＿noses＿df ＝ pd．DataFrame（
   coco＿noses，
   columns＝list（horiz＿imgs＿df．columns） ＋ ［＂normalized＿nose＿x＂， ＂normalized＿nose＿y＂］，
   index＝horiz＿imgs＿df．index）
＃ 過濾－只有可見的鼻子
coco＿noses＿df ＝ coco＿noses＿df［coco＿noses＿df［＂v0＂］ ＝＝ 2］
coco＿noses＿df．plot（kind＝＂scatter＂， x＝＂normalized＿nose＿x＂，
                  y＝＂normalized＿nose＿y＂， alpha＝0．3）．invert＿yaxis（）
與前面一樣，我們使用一個(gè)轉(zhuǎn)換器來添加新列。COCO數(shù)據(jù)集包含不同寬度和高度的圖像，我們必須標(biāo)準(zhǔn)化每個(gè)圖像中鼻子的x，y坐標(biāo)，這樣我們就能在輸出圖表中畫出代表鼻子的點(diǎn)。我們首先確定所有圖像的平均寬度和高度（第7－8行）這里我們可以使用任何值，因?yàn)樗�只用于確定比例因子。在第40－44行，我們從dataframe中找到所需列的索引。隨后，我們執(zhí)行轉(zhuǎn)換（第46－47行）并創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)幀，其中包含新的列normalized＿nose＿x和normalized＿nose＿y（第51－55行）最后一行繪制二維圖表�，F(xiàn)在我們可以檢查一些圖像，例如，我們想檢查一些頭部位置非常接近圖像底邊的圖像，為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們通過列normalized＿nose＿y來過濾數(shù)據(jù)幀low＿noses＿df ＝ coco＿noses＿df［coco＿noses＿df［＇normalized＿nose＿y＇］ ＞ 430 ］
low＿noses＿df
以下是滿足此條件的示例圖像：

關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)量具有特定數(shù)量關(guān)鍵點(diǎn)的邊界框的數(shù)量是附加的有用信息。

為什么要邊界框？邊界框有一個(gè)特殊的標(biāo)志iscrowd，用來確定內(nèi)容是應(yīng)該作為一個(gè)群組（沒有關(guān)鍵點(diǎn)）還是一個(gè)人（應(yīng)該有關(guān)鍵點(diǎn)）。一般來說，iscrowd是為包含許多人的小實(shí)例（例如網(wǎng)球比賽中的觀眾）的邊界框設(shè)置的。y＿images ＝ coco＿extra＿attribs＿df［＇num＿keypoints＇］．value＿counts（）
x＿keypoints ＝ y＿images．index．values
＃ 繪圖
plt．figsize＝（10，5）
plt．bar（x＿keypoints， y＿images）
plt．title（＇Histogram of keypoints＇）
plt．xticks（x＿keypoints）
plt．xlabel（＇Number of keypoints＇）
plt．ylabel（＇Number of bboxes＇）
plt．show（）
＃ 帶有若干關(guān)鍵點(diǎn)（行）的bboxes（列）百分比
kp＿df ＝ pd．DataFrame（｛
   ＂Num keypoints ％＂： coco＿extra＿attribs＿df［
                          ＂num＿keypoints＂］．value＿counts（） ／ len（coco＿extra＿attribs＿df）
｝）．sort＿index（）
如你所見，在表中顯示相同的信息非常容易：

規(guī)模這是迄今為止最有價(jià)值的指標(biāo)。訓(xùn)練姿態(tài)估計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)樣本中人的規(guī)模變化非常敏感，提供一個(gè)平衡的數(shù)據(jù)集是非常關(guān)鍵的，否則，模型可能會(huì)偏向于一個(gè)更具優(yōu)勢(shì)的規(guī)模。你還記得一個(gè)額外的屬性scale＿cat嗎？現(xiàn)在我們要好好利用它。代碼：persons＿df ＝ coco＿extra＿attribs＿df［coco＿extra＿attribs＿df［＇num＿keypoints＇］ ＞ 0］

persons＿df［＇scale＿cat＇］．hist（）

可以呈現(xiàn)以下圖表：

我們清楚地看到，COCO數(shù)據(jù)集包含了很多小人物——不到圖像總高度的40％。我們把它放到表格中：scales＿props＿df ＝ pd．DataFrame（｛
   ＂Scales＂： persons＿df［＂scale＿cat＂］．value＿counts（） ／ len（persons＿df）
｝）
scales＿props＿df

COCO數(shù)據(jù)集的分層抽樣首先，分層抽樣定義為當(dāng)我們將整個(gè)數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集／驗(yàn)證集等時(shí)，我們希望確保每個(gè)子集包含相同比例的特定數(shù)據(jù)組。假設(shè)我們有1000人，男性占57％，女性占43％。我們不能只為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集選取隨機(jī)數(shù)據(jù)，因?yàn)樵谶@些數(shù)據(jù)子集中，一個(gè)組可能會(huì)被低估。，我們必須從57％的男性和43％的女性中按比例選擇。換句話說，分層抽樣在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中保持了57％的男性／43％的女性的比率。同樣，我們可以檢查COCO訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中是否保持了不同規(guī)模的比率。persons＿df ＝ coco＿extra＿attribs＿df［coco＿extra＿attribs＿df［＇num＿keypoints＇］ ＞ 0］
train＿df ＝ persons＿df［persons＿df［＇source＇］ ＝＝ 0］
val＿df ＝ persons＿df［persons＿df［＇source＇］ ＝＝ 1］
scales＿props＿df ＝ pd．DataFrame（｛
   ＂Scales in train set ％＂： train＿df［＂scale＿cat＂］．value＿counts（） ／ len（train＿df），
   ＂Scales in val set ％＂： val＿df［＂scale＿cat＂］．value＿counts（） ／ len（val＿df）
｝）
scales＿props＿df［＂Diff 100％＂］ ＝ 100 ＊
   np．a(chǎn)bsolute（scales＿props＿df［＂Scales in train set ％＂］ －
               scales＿props＿df［＂Scales in val set ％＂］）
在第2－3行，我們將數(shù)據(jù)幀拆分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的單獨(dú)數(shù)據(jù)幀，這與我們分別從person＿keypoints＿train2017．json和person＿keypoints＿val2017．json加載數(shù)據(jù)幀相同。接下來，我們用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中每個(gè)規(guī)模組的基數(shù)創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)幀，此外，我們添加了一個(gè)列，其中包含兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間差異的百分比。結(jié)果如下：

如我們所見，COCO數(shù)據(jù)集的分層非常好，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中的規(guī)模組之間只有很小的差異（1－2％）�，F(xiàn)在，讓我們檢查不同的組－邊界框中關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量。train＿df ＝ coco＿extra＿attribs＿df［coco＿extra＿attribs＿df［＇source＇］ ＝＝ 0］
val＿df ＝ coco＿extra＿attribs＿df［coco＿extra＿attribs＿df［＇source＇］ ＝＝ 1］
kp＿props＿df ＝ pd．DataFrame（｛
   ＂Num keypoints in train set ％＂： train＿df［＂num＿keypoints＂］．value＿counts（） ／
   len（train＿df），
   ＂Num keypoints in val set ％＂： val＿df［＂num＿keypoints＂］．value＿counts（） ／
   len（val＿df）
｝）．sort＿index（）
kp＿props＿df［＂Diff 100％＂］ ＝ 100 ＊
   np．a(chǎn)bsolute（kp＿props＿df［＂Num keypoints in train set ％＂］ －
               kp＿props＿df［＂Num keypoints in val set ％＂］）

類似地，我們看到關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量在COCO訓(xùn)練和驗(yàn)證集中是相等的，這很好！現(xiàn)在，你可以將所有數(shù)據(jù)集（MPII、COCO）合并到一個(gè)包中，然后自己進(jìn)行拆分，有一個(gè)很好的sklearn類：StratifiedShuffleSplit可用做這個(gè)事情�？偨Y(jié)在本文中，分析了COCO數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)，了解其中的內(nèi)容可以幫助你更好地決定增加或丟棄一些不相關(guān)的樣本。分析可以在Jupyter notebook上進(jìn)行。從COCO數(shù)據(jù)集中展示了一些或多或少有用的指標(biāo)，比如圖像中人的分布、人的邊界框的規(guī)模、某些特定身體部位的位置。最后，描述了驗(yàn)證集分層的過程。github倉庫鏈接：https：／／github．com／michalfaber／dataset＿toolkit

☆ END ☆如果看到這里，說明你喜歡這篇文章，請(qǐng)轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊。微信搜索「uncle＿pn」，歡迎添加小編微信「 mthler」，每日朋友圈更新一篇高質(zhì)量博文�！龗呙瓒�維碼添加小編↓