使用mmdetection做实例分割过程中踩的一个大坑。

经过反复调试后，终于发现是数据集的问题。在实例分割中，分割标签的键'iscrowd'为1的时候，标签会被抛弃，全为1的时候，就会发生以上错误。出错原因代码如下

iscrowd表示一个以上物体连在一个，作为一个整体，如人群，所以做实例分割时候会被过滤掉。而在coco数据集中。iscrowd的取值取决于标签segmentation的格式，格式为RLE的时候，iscrowd为1，格式为polygon的时候，iscrowd为0。所以当你自己的数据标签的segmentation全为RLE格式的时候，你的所有标签都会被抛弃，错误在所难免。于是就要将RLE格式转为polygon格式。代码如下，

代码参考：

https://github.com/facebookresearch/Detectron/issues/100

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231787/information

RLE转polygon

import numpy as np
import json
from tqdm import tqdm
import random
import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import pycocotools.mask as maskUtilsdef annToRLE(ann, i_w, i_h):h, w = i_h, i_wsegm = ann['segmentation']if type(segm) == list:# polygon -- a single object might consist of multiple parts# we merge all parts into one mask rle coderles = maskUtils.frPyObjects(segm, h, w)rle = maskUtils.merge(rles)elif type(segm['counts']) == list:# uncompressed RLErle = maskUtils.frPyObjects(segm, h, w)else:# rlerle = ann['segmentation']return rlerle = annToRLE(ann_fu, ann_fu['segmentation']['size'][0], ann_fu['segmentation']['size'][1])
mask = maskUtils.decode(rle)
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# after opencv 3.2
# _, contours, hierarchy = cv2.findContours((mask).astype(np.uint8), cv2.RETR_TREE,
#                                                    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
segmentation = []
for contour in contours:contour = contour.flatten().tolist()if len(contour) > 4:segmentation.append(contour)
ann_coco['segmentation'] = segmentation

值得注意的是，contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)这句可能报错，原因是版本问题。opencv版本高于3.2时，有三个输出，要用 _, contours, _ ，否则，使用 contours, _ 。

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