CUB-200-2011数据集及该格式自己数据集制作
CUB-200-2011
CUB-200-2011是一个用于鸟类图像分类的知名数据集，全称是"Caltech-UCSD Birds-200-2011"。它由加州理工学院和加州大学圣地亚哥分校联合创建，主要用于研究细粒度图像分类问题。
CUB-200-2011数据集的特点包括：
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种类丰富：数据集包含200种不同种类的鸟类，每种鸟类的图像数量大致相等。
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数据量大：整个数据集中有11,788张图像，其中训练集有5,994张图像，测试集有5,794张图像。
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细粒度标注：除了类别标签外，数据集还提供了鸟类的多个细粒度标注信息，包括15个关键点（如嘴、眼睛、翅膀等）、312个二值属性（如颜色、形状等）和鸟类所在的边界框。
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挑战性：由于图像的细粒度特征，CUB-200-2011是一个非常具有挑战性的数据集，常用于测试和评估细粒度分类算法的性能。
这个数据集广泛应用于计算机视觉研究中，特别是在深度学习的图像分类、物体检测以及领域适应等任务中。
如何制作自己的CUB-200-2011格式的数据集
制作一个类似于CUB-200-2011格式的数据集，需要遵循该数据集的基本结构和标注格式。以下是一个基本的步骤指南：
1. 收集图像数据
- 收集目标类别的图像。确保图像数量足够，并且每个类别的图像分布相对均匀。
- 对于每个类别，建立一个文件夹，以便管理图像。
2. 准备数据集目录结构
CUB-200-2011的数据集结构通常如下：
dataset/
├── images/
│ ├── class_001/
│ │ ├── image_001.jpg
│ │ ├── image_002.jpg
│ ├── class_002/
│ │ ├── image_001.jpg
│ │ ├── image_002.jpg
├── images.txt
├── image_class_labels.txt
├── train_test_split.txt
├── bounding_boxes.txt (可选)
├── parts/
│ ├── part_locs.txt (可选)
├── attributes/
│ ├── attributes.txt (可选)
3. 生成文件标注
你需要为数据集生成以下几个文件：
-images.txt: 包含每张图像的编号和相对路径，例如：
1 001.image_001.jpg
2 001.image_002.jpg
...
- image_class_labels.txt: 包含图像编号和类别标签，例如：
1 1
2 1
...
- train_test_split.txt: 指定图像是用于训练还是测试的文件，例如：
1 1
2 0
...
其中1表示训练，0表示测试。
- **bounding_boxes.txt (可选)**: 如果你想为图像提供边界框信息，可以生成这个文件。每行格式为：
```
image_id x_min y_min width height
```
- **parts/part_locs.txt (可选)**: 如果你有关键点标注信息，可以生成这个文件。每行格式为：
```
image_id part_id x y visible
```
其中`visible`为0或1，表示该关键点是否可见。
- **attributes/attributes.txt (可选)**: 如果你有属性标注，可以在这里指定每张图像的属性。格式为：
```
image_id attribute_id is_present certainty_time visible
```
### 4. **划分训练和测试集**
使用`train_test_split.txt`来指定哪些图像用于训练，哪些用于测试。你可以按类别、随机或其他策略进行划分。
### 5. **验证数据集**
在完成数据集构建后，确保检查所有文件的格式和内容是否正确，路径是否一致，标注信息是否准确。
### 6. **使用数据集**
你可以像使用CUB-200-2011一样加载和使用这个自制的数据集，通常需要自定义数据加载器或使用现有的工具（如PyTorch、TensorFlow等）进行数据预处理。
这样，你就可以创建一个类似于CUB-200-2011格式的数据集，用于自己的研究或项目中。
如何完成数据集的标注呢
数据集标注是创建高质量数据集的关键步骤，包括图像分类标签、边界框、关键点、属性等。以下是如何完成这些标注的详细步骤：
### 1. **图像分类标签标注**
- **工具**: 可以使用LabelImg、LabelMe、CVAT、VGG Image Annotator (VIA)等工具。
- **过程**:
1. 为每个类别创建相应的文件夹。
2. 将属于该类别的图像放入对应的文件夹中。
3. 使用脚本生成`images.txt`和`image_class_labels.txt`文件。
### 2. **边界框标注**
- **工具**: LabelImg、CVAT、VIA等工具支持手动绘制边界框。
- **过程**:
1. 打开标注工具并加载图像。
2. 使用工具中的矩形标注功能手动绘制边界框，覆盖目标对象。
3. 为每个标注保存其对应的坐标信息（x_min, y_min, width, height）。
4. 导出标注数据，生成`bounding_boxes.txt`文件，格式如下：
```
image_id x_min y_min width height
```
### 3. **关键点标注**
- **工具**: CVAT、VIA等支持关键点标注的工具。
- **过程**:
1. 加载图像并选择关键点标注工具。
2. 为每个图像中的目标对象标注所需的关键点（如眼睛、嘴巴、翅膀等）。
3. 记录每个关键点的坐标，并标记其是否可见。
4. 导出标注数据，生成`parts/part_locs.txt`文件，格式如下：
```
image_id part_id x y visible
```
### 4. **属性标注**
- **工具**: VIA等支持属性标注的工具。
- **过程**:
1. 为每张图像或对象分配属性（如颜色、形状、纹理等）。
2. 使用工具的属性标注功能为每个对象标注相应的属性。
3. 记录每个属性的值，并生成`attributes/attributes.txt`文件，格式如下：
```
image_id attribute_id is_present certainty visible
```
### 5. **自动化标注**
- **预训练模型**: 可以使用预训练的深度学习模型（如YOLO、Faster R-CNN等）进行自动标注，尤其是边界框和关键点标注。
- **流程**:
1. 训练或使用现有的模型对你的数据进行预测。
2. 根据预测结果生成标注文件，手动检查并纠正错误。
3. 将最终标注保存到对应的文件中。
### 6. **标注质量控制**
- **多次检查**: 手动检查标注结果，确保没有漏标、错标。
- **交叉验证**: 如果团队中有多个人进行标注，可以进行交叉检查以提高标注质量。
- **标注一致性**: 确保不同标注人员的标准一致，可以通过制定详细的标注指南来实现。
### 7. **生成最终数据集**
- 将所有标注信息与图像数据整理好，并按照CUB-200-2011的数据结构格式生成最终数据集。
- 通过脚本或手动方式整合标注文件，确保路径和标注信息的正确性。
通过这些步骤，你可以创建一个高质量、细粒度的标注数据集，类似于CUB-200-2011。