Формат COCO (Common Objects in Context) давно стал стандартом для аннотирования изображений в задачах компьютерного зрения. Он поддерживает подробное описание объектов на изображениях, включая координаты ограничивающих рамок (bounding boxes), сегментацию и ключевые точки. Однако при подготовке данных для обучения моделей часто возникает необходимость изменять размер изображений. Важно выполнить такую операцию с соблюдением всех правил, чтобы корректно пересчитать аннотации и сохранить целостность данных. Если изменить размер изображения без обработки аннотаций, можно получить смещение координат, несоответствие объектов и снижение качества модели.
Для начала стоит понять, что в формате COCO аннотации представлены в JSON-файле, где содержатся сведения о размере исходного изображения, а также параметры каждого объекта. Основным полем для локализации является bbox — массив, содержащий координаты ограничивающей рамки в формате [x_min, y_min, width, height]. При изменении размера изображения необходимо линейно масштабировать эти параметры пропорционально изменению ширины и высоты.Прежде, чем приступать к операции изменения размера, нужно получить исходные размеры изображения — ширину и высоту. Затем определить целевые размеры, к которым планируется масштабирование.
Это может быть фиксированное значение, например 800 на 600 пикселей, либо масштабирование с сохранением пропорций. После этого вычисляются коэффициенты масштабирования по ширине и высоте отдельно. Для bbox эти коэффициенты применяются к начальным координатам и размерам рамок. Таким образом, если ширина изменилась вдвое, то координата x_min и ширина рамки умножаются на 2.Особое внимание следует уделить сегментации и ключевым точкам.
Сегментация представляет собой список координат контуров объекта. В структуре COCO сегменты задаются в виде плоского массива чисел, где каждая пара чисел — это точка (x, y). При масштабировании нужно каждую координату отдельно умножить на соответствующий коэффициент по оси X или Y. Аналогично изменяют положение ключевых точек — они также задаются как пары чисел. Если при масштабировании нарушить этот процесс, сегментация и ключевые точки будут отображаться с ошибками, что негативно скажется на обучении.
Важным аспектом является также обновление метаданных в JSON. При изменении размеров изображения корректно нужно обновить значения в полях width и height для каждого изображения. Это позволит программам и моделям правильно интерпретировать новые размеры. Если этого не сделать, данные будут противоречивыми и приведут к ошибкам при чтении.Особенно аккуратно следует подходить к изменению размера при несохранении пропорций (принудительном растяжении или сжатии).
Тогда коэффициенты масштабирования по ширине и высоте отличаются, и все аннотации масштабируются с разными коэффициентами по X и Y соответственно. Это может привести к искажениям формы объектов, и если для модели важна точность геометрии, лучше использовать изменение размера с сохранением пропорций и дополнять изображение фоном (padding).Для автоматизации перерасчета аннотаций используют программные инструменты. Наиболее распространена реализация на Python с использованием библиотеки json для чтения и записи файлов COCO, а также OpenCV или PIL для изменения размера изображений. Пошагово это выглядит так: сначала загружается исходное изображение и аннотации, затем вычисляются коэффициенты масштабирования, производится обработка bbox, сегментации и ключевых точек с применением этих коэффициентов, потом изменяется размер картинки, а в конце обновленный JSON файл сохраняется.
Такой подход минимизирует человеческие ошибки и экономит время.Следует также учитывать влияние изменения размера на качество изображений и на производительность моделей. Слишком сильное уменьшение картинки может привести к потере мелких деталей, затрудняющих распознавание. С другой стороны, слишком большое увеличение увеличит нагрузку на память и время обработки. Идеальное решение — подобрать оптимальный размер, при котором сохраняется необходимая для обучения информация без избыточной детализации.
Важен и этап проверки корректности новых аннотаций после масштабирования. Для этого существует практика визуализации данных — отображение изображений с аннотациями поверх них. Это позволяет убедиться, что bounding box правильно размещены, сегментация полностью охватывает объект, а ключевые точки находятся на нужных местах. Если обнаруживаются несоответствия, операцию масштабирования нужно пересмотреть.Кроме того, в некоторых случаях требуется масштабировать не только изображения и аннотации, но и метки классов, если они содержат пространственные характеристики.
Хотя в COCO классы представлены только идентификаторами, дополнительная информация может влиять на обработку, поэтому при модификации данных следует тщательно анализировать все поля.Для сложных проектов, где необходима обработка большого количества изображений, целесообразно создать скрипты или использовать готовые фреймворки, поддерживающие корректное изменение размера с сохранением COCO-структуры. Некоторые инструменты для аугментации данных также включают опции масштабирования с автоматическим обновлением аннотаций.Современные библиотеки для компьютерного зрения уделяют внимание такому процессу, поскольку подготовка качественного датасета напрямую влияет на успешность обученной модели. Правильное масштабирование является частью обработочного пайплайна, и несоблюдение правил ведет к ухудшению результатов и снижению точности распознавания объектов.
Таким образом, изменение размера изображений с учетом формата COCO требует внимательного подхода к пересчету всех параметров аннотаций: bounding boxes, сегментации, ключевых точек и метаданных. Автоматизация и визуальная проверка дополняют этот процесс, обеспечивая высокое качество датасетов. Оптимальный размер изображений позволяет ускорить обучение и повысить качество распознавания в различных задачах компьютерного зрения. Правильная подготовка и масштабирование данных — важнейший этап на пути к успешному созданию моделей, способных точно и эффективно работать с изображениями в разнообразных условиях.
