brats数据集图像分割_一个超小型分割检测数据集

深度学习的典型任务一般认为是分类，检测和分割。

CNN的复兴可以说就是从图像分类开始，imagenet的出现极大推动了这一领域的进步。在这之前，cifar10和mnist也对这个领域的发展起到了极大的推动作用，时至今日，cifar10和mnist也依然不过时，cifar10依旧是一个中等难度的数据集，很多网络在cifar10上的performance已经足以说明该网络的优异了，当年在imagenet上达到sota的resnet同样在cifar10上同样也能达到sota。mnist的作用也一直重要，它是很多人入门深度学习的基础数据集，它的数据集很小，很方便下载存储，几乎可以即下即用，它的训练和收敛速度也非常快，基本全数据集上一个epoch就能达到90%以上的精确率，它的存在还有其他意义 ，如果你实现了一个新的网络结构或者损失函数，在它上面测试一次能帮你很快的定位到bug，一些开发工作，比如量化训练，分布式训练都可以拿它调试bug。

好了，这些数据集都是分类用的，另外两类任务，目前没有特别通用的小型的数据集，对于检测任务，voc，kitti数据集是比较常用的数据集，但是它们都很大，通常达数G甚至数十G，下载缓慢，存储代价高，运行时需要性能极高的机器，不适合用来教学和debug，一些很小的细节也抬高了初学者使用的门槛，就比如voc的数据组织和数据结构，如果没有人带路也不太容易明白。

我在kaggle上搜索了一圈，发现了一个小的分割数据集，名为m2nist，它是mnist的升级版，每张图像包含多余一个数字，但是不超过三个，应该是doublemnist和triplemnist合成而来。

它包含两个文件，combined.npy和segmented.npy，都是numpy格式，可以直接用numpy导入，前者是一个3d张量，每个slice是一个包含数字的图片，其中一幅图片如下所示，

后者是一个4d张量，最后一个维度是11，每个slice代表一个全图的pixelwise的one-hot编码过的mask，最后一个维度的意义是，如果原图包含某个数字，比如6，那么第6个通道，原图中6出现的位置应该是1，其他位置都是0。最后一个通道是背景的mask，意义是如果该位置没有数字出现，应该是1，否则是0。这是因为在分割中背景被当作单独的类别对待，这点尤为重要。上面图像的第0，第4，第7，第10个mask如下所示。

这个数据集时float32数据类型存储的，我把它压缩成了uint8，事实也应该如此。对于segmented图像，我把它压缩成立一个通道，意义为这个位置出现那个数字，比如6，这个位置的数值就是6，背景的数值是10。

同时，我使用联通分量分析，找到了每个数字的bbox，并把bbox数据存储成yolo格式的txt文件，如下所示，

每一行第一个数字表示该标注对应的图像在combined.npy中对应的index，之后每个bbox标注用空白符分隔开，每个bbox标注由五个数字表示，从左向右，分别为xmin，ymin，xmax，ymax和label，即左上和右下的x，y坐标以及该bbox中的目标的label，可视化结果如下所示，

这个数据集压缩后只有2.5M,但是它有5000张图片，足够入门教学使用，它的图片大小为84X64，这点不够友好，因为很多时候我们希望长宽至少是16的倍数，但是也有其他方案，我在我的unet实现中给了一个很好的例子。

在python中使用这个数据集的代码为

import zipfile
from six.moves import urllib
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
from tqdm import tqdm
 
 
def download_from_url(url, dst):
    """
    @param: url to download file
    @param: dst place to put the file
    """
    req = urllib.request.urlopen(url)
    file_size = int(req.info().get('Content-Length', -1))
    if os.path.exists(dst):
        first_byte = os.path.getsize(dst)
    else:
        first_byte = 0
    if first_byte >= file_size:
        return file_size
    header = {"Range": "bytes=%s-%s" % (first_byte, file_size)}
    pbar = tqdm(total=file_size, initial=first_byte, unit='B', unit_scale=True, desc=url.split('/')[-1])
    with (open(dst, 'ab')) as f:
        while True:
            chunk = req.read(1024)
            if not chunk:
                break
            file_size += len(chunk)
            f.write(chunk)
            pbar.update(len(chunk))
    pbar.close()
    return file_size
 
def download_m2nist_if_not_exist():
    data_rootdir = os.path.expanduser('~/.m2nist')
    m2nist_zip_path = os.path.join(data_rootdir, 'm2nist.zip')
    if os.path.exists(m2nist_zip_path):
        return
    os.makedirs(data_rootdir, exist_ok=True)
    m2nist_zip_url = 'https://raw.githubusercontent.com/akkaze/datasets/master/m2nist.zip'
    while True:
        try:
            print('Trying to download m2nist...')
            download_from_url(m2nist_zip_url, m2nist_zip_path)
            break
        except Exception as exc:
            print('Errors occured : {0}'.format(exc))
            time.sleep(5)
            continue
    zipf = zipfile.ZipFile(m2nist_zip_path)
    zipf.extractall(data_rootdir)
    zipf.close()

它会在用户目录下创建.m2nist目录，并将zip文件下载到这个目录中，希望大家使用愉快。

这个数据集的下载地址为m2nist下载地址，另外我基于此实现的unet地址为unet源码。

unet的收敛曲线如下所示

网络的可训练参数量为25k，收敛很快，可见这个规模的网络对这个数据集依然容易过拟合。

我又继续在yolo3上测试了检测的结果，10个epoch后，能得到如下的结果，

可见，图像质量完全足够用来做检测的，收敛曲线如下（这里只计算了loss，其他metric需要进一步补充），

其中yolo3的代码也使用tf2.x，并开源在了github上，yolo3源码，需要进一步完善。