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# 20241019 synthetic data error list
manufact_error_list = [902, 910, 923, 945, 1029, 1076, 1120, 1145, 1148, 1158, 1165, 1167, 1273, 1333, 1713, 1737, 1762, 1820, 1824, 1913, 1950, 2078, 2092, 2149, 2156, 2187, 2257, 2308, 2321, 2346, 2398, 2474, 2544, 2558, 2607, 2619, 2652, 2656, 2696, 3277, 3364, 3369, 3372, 3459, 3502, 3541, 3585, 3654, 3685, 4165, 4198, 4199, 4219, 4345, 4395, 4410, 4719, 4780, 4832, 5419, 5460, 5580, 5606, 5868, 5908, 5968, 5994, 6003, 6181, 6304, 6336, 6378, 6401, 6405, 6496, 6509, 6529, 6535, 6655, 6659, 6800, 6839, 6908, 6917, 7046, 7105, 7128, 7317, 7355, 7417, 7803, 7823, 7885, 7888, 8158, 8168, 8175, 8271, 8294, 8396, 8410, 8501, 8525, 8944, 9046, 9204, 9249, 9303, 9360, 9421, 9443, 9489, 9528, 9662, 9689, 9742, 9769, 9861, 10056, 10490, 10532, 10534, 10612, 10676, 10691, 10877, 10895, 10899, 10978, 11146, 11151, 11210, 11237, 11273, 11440, 11445, 11449, 11700, 11724, 11785, 11982, 12073, 12170, 12292, 12356, 12865, 12904, 13384, 13520, 13925, 14000, 14210, 14283, 14314, 14348, 14378, 14411, 14460, 14472, 14529, 14602, 14603, 14620, 14626, 14651, 14656, 14658, 14677, 14703, 14732, 14740, 14758, 14768, 14771, 14780, 14790, 14815, 14821, 14832, 14850, 14857, 14901, 14907, 14912, 15126, 15133, 15159, 15160, 15189, 15199, 15204, 15234, 15242, 15274, 15290, 15295]
indoor_error_list = [918, 927, 938, 957, 976, 1001, 1002, 1022, 1047, 1068, 1106, 1110, 1141, 1170, 1174, 1245, 1247, 1264, 1294, 1309, 1310, 1314, 1324, 1360, 1363, 1388, 1393, 1484, 1491, 1500, 1537, 1573, 1585, 1592, 1609, 2703, 2716, 2733, 2766, 2796, 2806, 2823, 2868, 2900, 2973, 2980, 2984, 2992, 2995, 3012, 3023, 3036, 3049, 3059, 3102, 3128, 3133, 3181, 3218, 3238, 3257, 3269, 3306, 3355, 3359, 3360, 3377, 3382, 3390, 3399, 3407, 3468, 3510, 3522, 3574, 3592, 4170, 4250, 4268, 4433, 4434, 4447, 4456, 4476, 4500, 4502, 4519, 4572, 4581, 4597, 4640, 4657, 4668, 4680, 4687, 4731, 4767, 4806, 4817, 4820, 4841, 4848, 4886, 4895, 4976, 4990, 5029, 5032, 5174, 5196, 5208, 5227, 5238, 5271, 5279, 5284, 5287, 5352, 5388, 5391, 5446, 5460, 5585, 5630, 5718, 5719, 5736, 5805, 5844, 5852, 5853, 5871, 5883, 5896, 5933, 5962, 5978, 6011, 6038, 6059, 6068, 6102, 6393, 6399, 6493, 6498, 6509, 6547, 6556, 6607, 6619, 6651, 6670, 6672, 6713, 6758, 6764, 6770, 6785, 6791, 6813, 6821, 6848, 6849, 6884, 6917, 6934, 6935, 6939, 6956, 6982, 7094, 7102, 7111, 7122, 7140, 7144, 7151, 7185]
# Function to split annotations from multiple files and save as JSON and Pickle files
def split_annotations_for_dataset(input_base_dir_1, input_base_dir_2, output_vision_file, output_referring_file):
# Prepare the COCO-style structure for vision annotations
vision_annotations = {
"info": {
"description": "Custom COCO dataset",
"url": "http://customdataset.org",
"version": "1.0",
"year": 2024,
"contributor": "Custom Dataset Group",
"date_created": str(datetime.now())
},
"images": [],
"licenses": [
{"url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/", "id": 1, "name": "Attribution-NonCommercial-ShareAlike License"}
],
"annotations": [],
# "categories": MANUFACT_CATEGORIES
"categories": INDOOR_CATEGORIES
}
referring_output = []
ref_id = 0
image_id_counter = 0
# Iterate through all groups
# group_dir_list = glob.glob(os.path.join(input_base_dir_1, "*")) + glob.glob(os.path.join(input_base_dir_2, "group_*"))
# 20241019 Use only synthetic data
group_dir_list = glob.glob(os.path.join(input_base_dir_2, "*"))
# error_list = ["{0:06d}".format(i) for i in manufact_error_list]
error_list = ["{0:06d}".format(i) for i in indoor_error_list]
for group_dir in group_dir_list:
if group_dir.split("/")[-1] in error_list:
print("Skipping group: {}".format(group_dir.split("/")[-1]))
continue
annotation_dir = os.path.join(group_dir, "annotation")
image_dir = os.path.join(group_dir, "rgb")
# Process each annotation file in the group
for annotation_file in glob.glob(os.path.join(annotation_dir, "*.json")):
with open(annotation_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
# Extract image file name from the annotation
image_file = os.path.join(image_dir, data['images']['file_name'])
# Move image to the output directory
print(image_file)
output_image_dir = os.path.join(os.path.dirname(output_vision_file), "images")
shutil.copy(image_file, os.path.join(output_image_dir, data['images']['file_name']))
# Prepare vision annotation (COCO format)
image_entry = {
"file_name": data['images']['file_name'],
"id": image_id_counter, # Use a counter for unique image IDs
"height": data['images']['height'],
"width": data['images']['width'],
"date_captured": str(datetime.now()) # Assuming current date
}
vision_annotations['images'].append(image_entry)
# Process each annotation within the JSON file
for ann in data['annotations']:
# Vision annotation: Include bbox, segmentation, area, etc.
vision_annotation = {
"image_id": image_id_counter,
"id": ann['id'],
"category_id": ann['category_id'],
"bbox": ann['bbox'],
"segmentation": ann['segmentation'],
"area": ann['area'],
"iscrowd": ann['iscrowd'],
}
vision_annotations['annotations'].append(vision_annotation)
# Referring annotation format
sentences = [
{"tokens": ann['token'], "raw": ann['referring_expression'], "sent_id": i, "sent": ann['referring_expression']}
for i in range(len([ann['referring_expression']]))
]
randint_for_split = random.randint(0, 9)
if randint_for_split == 8:
split = "val"
elif randint_for_split == 9:
split = "test"
else:
split = "train"
referring_annotation = {
"ref_id": ref_id,
"category_id": ann['category_id'],
"image_id": image_id_counter,
"file_name": data['images']['file_name'],
"ann_id": ann['id'],
"split": split,
"sentences": sentences,
"sent_ids": [i for i in range(len(sentences))]
}
referring_output.append(referring_annotation)
ref_id += 1
image_id_counter += 1
# Save the vision annotations to a JSON file
with open(output_vision_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(vision_annotations, f, ensure_ascii=False, indent=4)
# Save the referring annotations to a pickle file
with open(output_referring_file, 'wb') as f:
pickle.dump(referring_output, f)
if __name__ == "__main__":
# input_dir_1 = "/SSDa/sangbeom_lee/제조_실제"
# input_dir_2 = "/SSDa/sangbeom_lee/제조_가상"
# output_vision_file = "/SSDa/sangbeom_lee/AIHub_LAVT-RIS/refer/data/aihub_refcoco_format/manufact/instances.json"
# output_referring_file = "/SSDa/sangbeom_lee/AIHub_LAVT-RIS/refer/data/aihub_refcoco_format/manufact/refs.p"
input_dir_1 = "/SSDa/sangbeom_lee/가정_실제"
input_dir_2 = "/SSDa/sangbeom_lee/가정_가상"
output_vision_file = "/SSDa/sangbeom_lee/AIHub_LAVT-RIS/refer/data/aihub_refcoco_format/indoor/instances.json"
output_referring_file = "/SSDa/sangbeom_lee/AIHub_LAVT-RIS/refer/data/aihub_refcoco_format/indoor/refs.p"
# convert_to_refcoco_format(input_dir, output_file)
split_annotations_for_dataset(input_dir_1, input_dir_2, output_vision_file, output_referring_file)
# import json
# with open('refer/data/refcoco/instances.json', 'r') as f:
# json_data = json.load(f)
# # print(json.dumps(json_data) )
# # print(json_data["annotations"])
# print(json_data.keys())
# print(json_data["info"])
# print(json_data["images"][0])
# print(json_data["licenses"])
# print(json_data["annotations"][0])
# print(json_data["categories"])
# import pickle
# # Load the pickle file
# with open("refer/data/refcoco/refs(unc).p", "rb") as f:
# data = pickle.load(f)
# # Inspect the data
# print(data[0])