diff --git a/README.md b/README.md
index 26b049c34d95ee5a66529a70c77d4da23310f64a..66cbd011c1dad1a52195b9ff8aa1f85ae2d37af3 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,12 +1,6 @@
# LOST
# ECE613 README
-Convert KITTI Labels to COCO version
```
-cd tools/Kitti2Coco
-python kitti2coco-label-trans.py train $KITTI_ROOT
-python kitti2coco-label-trans.py val $KITTI_ROOT
-cd -
-
pip install -r requirements.txt
git clone https://github.com/facebookresearch/dino.git
cd dino;
@@ -14,9 +8,9 @@ touch __init__.py
echo -e "import sys\nfrom os.path import dirname, join\nsys.path.insert(0, join(dirname(__file__), '.'))" >> __init__.py;
cd -
-# replace $KITTI_ROOT with path to kitti
+# replace $COCO_ROOT with path to COCO
# replace * with the script you want to run
-KITTI_ROOT=$KITTI_ROOT ./scripts/run_*.sh
+COCO_ROOT=$COCO_ROOT ./scripts/run_*.sh
```
diff --git a/datasets.py b/datasets.py
index f04f86d52bf52b12e624d2a95c49294f7a9340e8..c02e637a79b37acdb498c18939e086b331201f8d 100755
--- a/datasets.py
+++ b/datasets.py
@@ -22,102 +22,6 @@ import skimage.io
from PIL import Image
from tqdm import tqdm
from torchvision import transforms as pth_transforms
-import pickle
-
-
-from os import listdir
-from os.path import isfile, join
-
-class GenericDataset:
- def __init__(self, data_arr, name):
- self.name = name
- self.data_arr = data_arr
- if self.name == 'KITTI':
- # TODO need to not hardcode
- with open(r"tools/Kitti2Coco/kitti_train_labels.pkl", "rb") as input_file:
- self.annots = pickle.load(input_file)
- print(len(self.data_arr))
-
- keys = self.data_arr.copy()
- for k in range(len(keys)-1, -1, -1):
- im_name = self.data_arr[k].split("/")[-1].split(".")[0]
- if im_name not in self.annots.keys():
- self.data_arr.remove(self.data_arr[k])
- else:
- self.annots = None
-
- print(self.__len__())
-
- def __getitem__(self, i):
- with open(self.data_arr[i], "rb") as f:
- img = Image.open(f)
- img = img.convert("RGB")
- im_name = self.data_arr[i].split("/")[-1].split(".")[0]
- new_x, new_y = img.size
-
- # Build a dataloader
- img = transform(img)
- if self.annots == None:
- return [img, self.data_arr[i]]
- if self.annots != None:
- if self.name == 'KITTI':
- return [img, self.data_arr[i], self.annots[im_name]['annotations'], img.size, self.annots[im_name]]
- return [img, self.data_arr[i], self.annots[im_name], img.size]
-
- def __len__(self):
- return len(self.data_arr)
-
- def extract_gt(self, targets, im_name):
- if self.annots == None:
- return None
-
- if self.name == 'KITTI':
- annots = self.annots[im_name]['annotations']
- gt_bbxs = []
- gt_clss = []
- for gt in annots:
- gt_bbxs.append(gt['bbox'])
- gt_clss.append(gt['category_id'])
- return np.asarray(gt_bbxs), gt_clss
-
- im = self.annots[im_name]
- # {"labels": ['bbox_x1','bbox_y1','bbox_x2','bbox_y2','class', 'test']}
- gt_bbxs = im[0:4]
- gt_clss = im[4]
-
- return np.asarray(gt_bbxs), gt_clss
-
-
-class ImageFolderDataset:
- def __init__(self, name, dir_path):
-
- self.dir_path = dir_path
- self.name = name
- self.dataloader_paths = []
-
- # Read the image
- print("Loading dataset..")
- print(self.name)
- image_files = [f for f in listdir(dir_path) if isfile(join(dir_path, f))]
- for image_file in image_files:
- image_dir = join(dir_path, image_file)
- self.dataloader_paths.append(image_dir)
- self.dataloader = GenericDataset(self.dataloader_paths, self.name)
-
- print("done initializing dataset.")
-
- def get_image_name(self, inp):
- return inp.split("/")[-1].split(".")[0]
-
- def load_image(self, im_name):
- if self.name == 'KITTI':
- ext = '.png'
- return skimage.io.imread(join(self.dir_path, im_name+ext))
-
- def extract_gt(self, targets, im_name):
- return self.dataloader.extract_gt(targets, im_name)
-
-
# Image transformation applied to all images
transform = pth_transforms.Compose(
diff --git a/docker/Dockerfile b/docker/Dockerfile
index 046abd3f2f2393981153afb368e538a6ebb5c4b3..99c0b77e8354a10b3df96c45b6c0958df72cc671 100644
--- a/docker/Dockerfile
+++ b/docker/Dockerfile
@@ -144,8 +144,8 @@ ENV NUSC_ROOT=$NUSC_ROOT
ARG CADC_ROOT=/root/cadc
ENV CADC_ROOT=$CADC_ROOT
-ARG KITTI_ROOT=/root/kitti
-ENV KITTI_ROOT=$KITTI_ROOT
+ARG COCO_ROOT=/root/coco
+ENV COCO_ROOT=$COCO_ROOT
ARG LOGDIR=/root/logdir
ENV LOGDIR=$LOGDIR
@@ -155,7 +155,7 @@ ENV PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$NUSC_ROOT/nuscenes-devkit/python-sdk
# TODO: Create dataset symlinks for datasets
-VOLUME ["$LOST_ROOT", "$CADC_ROOT", "$NUSC_ROOT", "$KITTI_ROOT", "$LOGDIR"]
+VOLUME ["$LOST_ROOT", "$CADC_ROOT", "$NUSC_ROOT", "$COCO_ROOT", "$LOGDIR"]
WORKDIR /root/
ENTRYPOINT ["bash"]
diff --git a/docker/build.sh b/docker/build.sh
index 559f3840211972bfba9a38e233a9085870c6add0..c908e2515005a6a905a4aa6f4fa4ba675aeb4c57 100755
--- a/docker/build.sh
+++ b/docker/build.sh
@@ -10,6 +10,6 @@ docker build . \
--build-arg LOST_ROOT=${LOST_ROOT} \
--build-arg NUSC_ROOT=${NUSC_ROOT} \
--build-arg CADC_ROOT=${CADC_ROOT} \
- --build-arg KITTI_ROOT=${KITTI_ROOT} \
+ --build-arg COCO_ROOT=${COCO_ROOT} \
--build-arg LOGDIR=${LOGDIR} \
-t lost-ece613
diff --git a/docker/config.sh b/docker/config.sh
index 7e43809eeaedde31b2fb8699dbf43d7a630a0dae..4a42b60559be503c3aaa559a459b2dbbc5e2ac65 100755
--- a/docker/config.sh
+++ b/docker/config.sh
@@ -13,12 +13,12 @@ TORCHVISION_VERSION=0.9.1
LOST_ROOT=/root/lost
NUSC_ROOT=/root/nusc
CADC_ROOT=/root/cadc
-KITTI_ROOT=/root/kitti
+COCO_ROOT=/root/coco
LOGDIR=/root/logdir
# Workspace structure on host machine
HOST_LOST_ROOT=/home/sdelcore/wiselab/ece613-lost
HOST_NUSC_ROOT=/home/sdelcore/datasets/nuscenes
HOST_CADC_ROOT=/home/sdelcore/datasets/cadc
-HOST_KITTI_ROOT=/home/sdelcore/datasets/kitti
+HOST_COCO_ROOT=/home/sdelcore/datasets/coco
HOST_LOGDIR=/home/sdelcore/datasets/logdir
\ No newline at end of file
diff --git a/docker/run.sh b/docker/run.sh
index a5957f24df36de893e7e4782f2d317b43baecb0b..73255bcf7ce1014da8b4242f191198badfc6b4f6 100755
--- a/docker/run.sh
+++ b/docker/run.sh
@@ -9,7 +9,7 @@ docker run \
-v "${HOST_LOST_ROOT}":"${LOST_ROOT}" \
-v "${HOST_NUSC_ROOT}":"${NUSC_ROOT}" \
-v "${HOST_CADC_ROOT}":"${CADC_ROOT}" \
- -v "${HOST_KITTI_ROOT}":"${KITTI_ROOT}" \
+ -v "${HOST_COCO_ROOT}":"${COCO_ROOT}" \
-v "${HOST_LOGDIR}":"${LOGDIR}" \
-e DISPLAY=$DISPLAY \
-e PUID=1000 \
diff --git a/main_lost.py b/main_lost.py
index b7450b268b8867a1cdc56c4212db4319424b0411..f1def0e3495e7214630491a7277be8cd74473238 100755
--- a/main_lost.py
+++ b/main_lost.py
@@ -25,7 +25,7 @@ from tqdm import tqdm
from PIL import Image
from networks import get_model
-from datasets import ImageDataset, Dataset, ImageFolderDataset, bbox_iou
+from datasets import ImageDataset, Dataset, bbox_iou
from visualizations import visualize_fms, visualize_predictions, visualize_seed_expansion
from object_discovery import lost, detect_box, dino_seg
@@ -54,7 +54,7 @@ if __name__ == "__main__":
"--dataset",
default="VOC07",
type=str,
- choices=[None, "VOC07", "VOC12", "COCO20k", "KITTI"],
+ choices=[None, "VOC07", "VOC12", "COCO20k"],
help="Dataset name.",
)
parser.add_argument(
@@ -127,8 +127,6 @@ if __name__ == "__main__":
# If an image_path is given, apply the method only to the image
if args.image_path is not None:
dataset = ImageDataset(args.image_path)
- elif args.dataset == "KITTI":
- dataset = ImageFolderDataset('KITTI', os.environ.get('$KITTI_ROOT','/root/kitti')+'/training/image_2/') # TODO dont hard code
else:
dataset = Dataset(args.dataset, args.set, args.no_hard)
@@ -339,6 +337,8 @@ if __name__ == "__main__":
# Compare prediction to GT boxes
ious = bbox_iou(torch.from_numpy(pred), torch.from_numpy(np.asarray(gt_bbxs)))
+ # TODO: This calculates the corloc
+ # we need to calculate the AP50
if torch.any(ious >= 0.50):
#corloc[im_id] = 1
corloc[im_id] = 0
diff --git a/tools/Kitti2Coco/README.md b/tools/Kitti2Coco/README.md
deleted file mode 100644
index c79708b22e05c73170ccb45cef7f26ddcf18f3f8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/tools/Kitti2Coco/README.md
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-# Kitti label trans to COCO label
-
-taken from https://github.com/packyan/Kitti2Coco
-
-modifications done by Spencer Delcore
-
-## this this a tool to tranfrom these two datasets labels.
-```
-python kitti2coco-label-trans.py train $PATH_TO_KITTI
-```
diff --git a/tools/Kitti2Coco/coco.names b/tools/Kitti2Coco/coco.names
deleted file mode 100644
index ca76c80b5b2cd0b25047f75736656cfebc9da7aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/tools/Kitti2Coco/coco.names
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person
-bicycle
-car
-motorbike
-aeroplane
-bus
-train
-truck
-boat
-traffic light
-fire hydrant
-stop sign
-parking meter
-bench
-bird
-cat
-dog
-horse
-sheep
-cow
-elephant
-bear
-zebra
-giraffe
-backpack
-umbrella
-handbag
-tie
-suitcase
-frisbee
-skis
-snowboard
-sports ball
-kite
-baseball bat
-baseball glove
-skateboard
-surfboard
-tennis racket
-bottle
-wine glass
-cup
-fork
-knife
-spoon
-bowl
-banana
-apple
-sandwich
-orange
-broccoli
-carrot
-hot dog
-pizza
-donut
-cake
-chair
-sofa
-pottedplant
-bed
-diningtable
-toilet
-tvmonitor
-laptop
-mouse
-remote
-keyboard
-cell phone
-microwave
-oven
-toaster
-sink
-refrigerator
-book
-clock
-vase
-scissors
-teddy bear
-hair drier
-toothbrush
diff --git a/tools/Kitti2Coco/kitti.names b/tools/Kitti2Coco/kitti.names
deleted file mode 100644
index b87a662e95dc5d9f9b12dbea25eba8662aa7ed96..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/tools/Kitti2Coco/kitti.names
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-Car
-Van
-Truck
-Pedestrian
-Person_sitting
-Cyclist
-Tram
-Misc
diff --git a/tools/Kitti2Coco/kitti2coco-label-trans.py b/tools/Kitti2Coco/kitti2coco-label-trans.py
deleted file mode 100644
index 7424245e8170d0e2f5335f316346d62303796a6a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/tools/Kitti2Coco/kitti2coco-label-trans.py
+++ /dev/null
@@ -1,207 +0,0 @@
-import numpy as np
-import cv2
-import os
-import sys
-import pickle
-
-preds_dict = {}
-preds_dict_easy = {}
-preds_dict_med = {}
-preds_dict_hard = {}
-valid_labels = [
-'Car',
-'Van',
-'Truck',
-'Pedestrian',
-'Person_sitting',
-'Cyclist',
-'Tram',
-'Misc'
-]
-
-KITTI_FOLDER_PATH = sys.argv[2]
-KITTI_FILE_NAME = sys.argv[1]
-
-#data_set path
-kitti_img_path = KITTI_FOLDER_PATH + '/training/image_2/'
-kitti_label_path = KITTI_FOLDER_PATH + '/training/label_2/'
-
-#transformed lables path
-kitti_label_tosave_path = 'labels2coco/'
-try:
- os.mkdir(kitti_label_tosave_path)
-except:
- pass
-#the real ptah of your data set
-kitti_data_real_path = kitti_img_path
-
-index = 0
-cvfont = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
-
-if KITTI_FILE_NAME != 'train' or KITTI_FILE_NAME != 'val':
- exit
-
-kitti_names = open('kitti.names','r')
-kitti_names_contents = kitti_names.readlines()
-kitti_val = open(KITTI_FILE_NAME+'.txt','r')
-kitti_val_content = kitti_val.readlines()
-kitti_images = os.listdir(kitti_img_path)
-kitti_labels = os.listdir(kitti_label_path)
-
-kitti_images.sort()
-kitti_labels.sort()
-
-kitti_names_dic_key = []
-for class_name in kitti_names_contents:
- kitti_names_dic_key.append(class_name.rstrip())
-values = range(len(kitti_names_dic_key))
-kitti_names_num = dict(zip(kitti_names_dic_key,values))
-
-print(kitti_names_num)
-
-#image list
-f = open('trainvalno5k-kitti.txt','w')
-#for img in kitti_images:
-# f.write(kitti_data_real_path+img+'\n')
-#f.close()
-def difficult(data, max_occ, max_trunc, min_height):
- occl = int(data[2]) #0: fully visible, 1: partily, 2: largly occl
- trunc = float(data[1])
- y1 = float(data[5])
- y2 = float(data[7])
- height = y2 - y1
- return not (occl > max_occ or height <= min_height or trunc > max_trunc)
-def is_easy(data):
- return difficult(data, 0, 0.15, 40)
-def is_med(data):
- return difficult(data, 1, 0.3, 25)
-def is_hard(data):
- return difficult(data, 2, 0.5, 25)
-
-#kittiæ•°æ®é›† 相对åæ ‡ 转æ¢ä¸ºç»å¯¹åæ ‡
-for indexi, im_name in enumerate(kitti_val_content):
- im_name = im_name.strip()
- #im_name = kitti_images[indexi].split("/")[-1].split(".")[0]
- kitti_img_totest_path = kitti_img_path + im_name + '.png'
- kitti_label_totest_path = kitti_label_path + im_name + '.txt'
-
- #print(kitti_img_totest_path)
-
- kitti_img_totest = cv2.imread(kitti_img_totest_path)
- img_height, img_width = kitti_img_totest.shape[0],kitti_img_totest.shape[1]
-
- kitti_label_totest = open(kitti_label_totest_path,'r')
- label_contents = kitti_label_totest.readlines()
-
- written = False
- annots = []
- annots_easy = []
- annots_med = []
- annots_hard = []
-
- for line in label_contents:
- data = line.split(' ')
-
- if(len(data) == 15):
- class_str = data[0]
-
- if(class_str in valid_labels):
- real_label = open(kitti_label_tosave_path + im_name + '.txt','a')
-
- if not written:
- f.write(kitti_img_totest_path+'\n')
- written = not written
-
- # for kitti calls is a string
- # trans this to number by using kitti.names
- #(x,y) center (w,h) size
- x1 = float(data[4])
- y1 = float(data[5])
- x2 = float(data[6])
- y2 = float(data[7])
-
- intx1 = int(x1)
- inty1 = int(y1)
- intx2 = int(x2)
- inty2 = int(y2)
-
- bbox_center_x = float( (x1 + (x2 - x1) / 2.0) / img_width)
- bbox_center_y = float( (y1 + (y2 - y1) / 2.0) / img_height)
- bbox_width = float((x2 - x1) / img_width)
- bbox_height = float((y2 - y1) / img_height)
-
-
- #line_to_write = str(kitti_names_num[class_str]) + ' ' + str(bbox_center_x)+ ' ' + str(bbox_center_y)+ ' ' + str(bbox_width)+ ' ' + str(bbox_height) +'\n'
- line_to_write = str(2) + ' ' + str(bbox_center_x)+ ' ' + str(bbox_center_y)+ ' ' + str(bbox_width)+ ' ' + str(bbox_height) +'\n'
- real_label.write(line_to_write)
- sys.stdout.write(str(int((indexi/len(kitti_val_content))*100))+'% '+'***->' "\r" )
- sys.stdout.flush()
-
- #cv2.imshow(str(indexi)+' kitti_label_show',kitti_img_totest)
- #cv2.waitKey()
- real_label.close()
-
- annots.append({
- 'bbox': [intx1, inty1, intx2, inty2],
- 'bbox_mode': 0,
- 'category_id': 0
- })
-
- #if is_easy(data):
- # annots_easy.append(annots[-1])
- #elif is_med(data):
- # annots_med.append(annots[-1])
- #elif is_hard(data):
- # annots_hard.append(annots[-1])
- #else:
- # print("UH OH PROBABLY, not easy, med, or hard: ", im_name)
- # print(data)
-
-
- preds_dict[im_name] = {}
- preds_dict[im_name]['image_id'] = im_name
- preds_dict[im_name]['height'] = img_height
- preds_dict[im_name]['width'] = img_width
- preds_dict[im_name]['file_name'] = kitti_img_totest_path
- preds_dict[im_name]['annotations'] = annots
-
- '''
- if len(annots_easy) > 0:
- preds_dict_easy[im_name] = preds_dict[im_name]
- preds_dict_easy[im_name]['annotations'] = annots_easy
- if len(annots_med) > 0:
- preds_dict_med[im_name] = preds_dict[im_name]
- preds_dict_med[im_name]['annotations'] = annots_med
- if len(annots_hard) > 0:
- preds_dict_hard[im_name] = preds_dict[im_name]
- preds_dict_hard[im_name]['annotations'] = annots_hard
- '''
-
-for p,l in zip([preds_dict, preds_dict_easy, preds_dict_med, preds_dict_hard], ['all','easy','med','hard']):
- c = 0
- for k,v in p.items():
- c += len(v['annotations'])
- print("len("+l+") = "+ (str(c)))
-
-kitti_names.close()
-kitti_val.close()
-f.close()
-
-#filename = "kitti_"+KITTI_FILE_NAME+"_labels_easy.pkl"
-#with open(filename, "wb") as f:
-# pickle.dump(preds_dict_easy, f)
-
-#filename = "kitti_"+KITTI_FILE_NAME+"_labels_med.pkl"
-#with open(filename, "wb") as f:
-# pickle.dump(preds_dict_med, f)
-
-#filename = "kitti_"+KITTI_FILE_NAME+"_labels_hard.pkl"
-#with open(filename, "wb") as f:
-# pickle.dump(preds_dict_hard, f)
-
-filename = "kitti_"+KITTI_FILE_NAME+"_labels.pkl"
-with open(filename, "wb") as f:
- pickle.dump(preds_dict, f)
-print("labels saved at %s" % filename)
-
-print("Labels tranfrom finished! " + KITTI_FILE_NAME)
diff --git a/tools/Kitti2Coco/train.txt b/tools/Kitti2Coco/train.txt
deleted file mode 100644
index 505b1e26668c85104eb1da09d68caede331fbd25..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/tools/Kitti2Coco/train.txt
+++ /dev/null
@@ -1,3712 +0,0 @@
-000000
-000003
-000007
-000009
-000010
-000011
-000012
-000013
-000014
-000016
-000017
-000018
-000022
-000026
-000029
-000030
-000032
-000034
-000036
-000038
-000041
-000043
-000044
-000045
-000046
-000049
-000051
-000054
-000055
-000056
-000057
-000060
-000064
-000067
-000068
-000069
-000070
-000071
-000072
-000073
-000074
-000075
-000079
-000080
-000082
-000083
-000084
-000085
-000086
-000087
-000088
-000091
-000092
-000095
-000096
-000097
-000099
-000100
-000101
-000103
-000105
-000109
-000110
-000111
-000112
-000113
-000114
-000115
-000119
-000120
-000121
-000123
-000125
-000127
-000129
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