MAttNet代码阅读-1

• refe.py代码阅读(对图片数据和文本数据的预处理）
• • 文本字典
  • 处理得到图片和标签的字典

refe.py代码阅读(对图片数据和文本数据的预处理）

图片部分与目标检测相同，生成字典（instances.json文件），文本部分(refcoco.p)生成文本的字典

文本字典

refer对于文本的处理得到的文本的字典 （对应refcoco(unc).p来理解）字典的可视化

处理得到图片和标签的字典

# fetch info from instances
		# 利用的是instances.json这个文件的信息 主要是处理的图片的相关信息
		Anns, Imgs, Cats, imgToAnns = {}, {}, {}, {}
		# annotations 是一个很大的列表 包括全部图片的标签的信息 每个框的信息都有对应的图片的id 具体的坐标 分割的像素点的信息 对应图片的id 类别信息等
		for ann in self.data['annotations']:
			Anns[ann['id']] = ann   # 建立anno的字典 可以通过anno的id来得到anno的信息（每一个框是一个信息
			# .get()返回字典中关键字对应的词 imgToAnns中有ann['image_id'] 则直接返回信息 ，不然返回[]
			imgToAnns[ann['image_id']] = imgToAnns.get(ann['image_id'], []) + [ann]    # 可以通过图片的id得到图片上所有标签的信息
		for img in self.data['images']:   # 建立图片的字典 可以通过图片的id得到图片的网络地址和图片的宽高信息
			Imgs[img['id']] = img
		for cat in self.data['categories']:
			Cats[cat['id']] = cat['name']    # 建立类别名称和类别id的字典

标签：MAttNet,文本,代码,ann,信息,阅读,字典,id,图片
来源： https://blog.csdn.net/hxz621/article/details/121010382