我在寻找Cityscapes数据集的时候花了一番功夫，因为官网下载需要用公司或学校邮箱邮箱注册账号，等待审核通过后才能进行下载数据集。并且一开始我也并不了解Cityscapes的格式和内容是什么样的，现在我弄明白后写下这篇文章，用于记录和分享。后续我还会在这个专栏发布如何使用YOLOv5\v9\v10\v11系列进行自己数据集的训练，可以订阅一波专栏。

计算机视觉常用数据集Foggy Cityscapes的介绍、下载、转为YOLO格式进行训练-CSDN博客文章浏览阅读1k次，点赞25次，收藏14次。大雾城市景观Foggy Cityscapes (F)：Foggy Cityscapes是由 Cityscapes 生成的合成数据集，它旨在模拟和研究自动驾驶车辆在雾天条件下的性能，有三个级别的大雾天气(0.005,0.01,0.02)，从轻微的雾到浓厚的雾，分别对应于600,300和150米的能见度范围。由于雾天条件下的能见度降低，图像中的许多目标会变得模糊不清，这对计算机视觉检测来说是一个挑战。Foggy Cityscapes 为研究人员提供了一个测试和改进算法的机会，以提高在恶劣条件下算法的鲁棒和准确性https://blog.csdn.net/m0_63294504/article/details/143357968

1、Cityscapes介绍

城市景观Cityscapes(C)：Cityscapes 收集了50个不同城市良好天气条件下的城市街景，总共包含5000张真实城市场景图像；其中3475张带标注信息的图像用于训练验证（2,975张图像用于训练，500张用于验证），剩下1525张无标注信息图像用于测试。除此之外，还有20000张弱注释的图像供研究使用。数据集中的图像分辨率为1024x2048，涵盖了30多个类别，包括车辆、行人、建筑物、道路等城市街景中常见的物体和场景；但常用8个类别：

classes = ['car', 'person', 'rider', 'truck', 'bus', 'train', 'motorcycle', 'bicycle']。

Cityscapes数据集是计算机视觉领域常用的数据集，它的高质量标注和丰富场景使其成为评估和训练算法的理想选择。

2、下载

官网下载地址：Cityscapes Dataset – Semantic Understanding of Urban Street Scenes

结尾有我的网盘数据下载方式，已经全部处理好了，可以直接用于YOLO格式的目标检测。

从官网下载这三个压缩包文件：leftImg8bit_trainvaltest.zip、gtCoarse.zip、gtFine_trainvaltest.zip

1）leftImg8bit_trainvaltest.zip分为train、val以及test三个文件夹，共包含了5000张图像；

2）gtFine_trainvaltest.zip是精细化的注释信息，在其精细标注数据集文件夹（gtFine）中，也有train、val以及test三个文件夹，每张图片对应四个标注文件：用于可视化的彩色标注图（_color.png）、用于实例分割的实例ID图（_instanceIds.png）、用于语义分割的标签ID图（_labelsIds.png）以及包含原始人工标注信息的JSON文件（_polygons.json）；如下图：

3）gtCoarse.zip是粗略的注释信息，一般不使用。

3、转为YOLO格式

对于gtFine_trainvaltest.zip中的gtFine文件夹，我们找到json文件，然后使用下方代码可以将该图片的语义分割json标注转为YOLO格式的标注，将自己的数据集路径替换就行

import json
import os

from sympy import print_glsl

# 类别列表和类别字典
all_classes = ['car', 'person', 'rider', 'truck', 'bus', 'train', 'motorcycle', 'bicycle']
class_dict = {'car': 0, 'person': 1, 'rider': 2, 'truck': 3, 'bus': 4, 'train': 5, 'motorcycle': 6, 'bicycle': 7}

# 根目录
rootdir = 'D:/深度学习相关数据集/目标检测数据集/Cityscapes/gtFine_trainvaltest/gtFine/test'

# 输出目录
output_rootdir = 'D:/深度学习相关数据集/目标检测数据集/Cityscapes/YOLOLabels/test'


def position(pos):
    x = [point[0] for point in pos]
    y = [point[1] for point in pos]
    x_min = min(x)
    x_max = max(x)
    y_min = min(y)
    y_max = max(y)
    return float(x_min), float(x_max), float(y_min), float(y_max)


def convert(size, box):
    dw = 1. / size[0]
    dh = 1. / size[1]
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    return x * dw, y * dh, w * dw, h * dh


def convert_annotation(json_id, city_name):
    json_file_path = os.path.join(rootdir, city_name, '%s.json' % json_id)
    out_file_path = os.path.join(output_rootdir, city_name, '%s.txt' % json_id)

    if not os.path.exists(os.path.dirname(out_file_path)):
        os.makedirs(os.path.dirname(out_file_path))

    with open(json_file_path, 'r') as load_f:
        load_dict = json.load(load_f)

    w = load_dict['imgWidth']
    h = load_dict['imgHeight']
    objects = load_dict['objects']

    with open(out_file_path, 'w') as out_file:
        for obj in objects:
            labels = obj['label']
            if labels in class_dict:
                pos = obj['polygon']
                b = position(pos)
                bb = convert((w, h), b)
                cls_id = class_dict[labels]
                out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')


def jsons_id(rootdir):
    a = []
    for parent, dirnames, filenames in os.walk(rootdir):
        for filename in filenames:
            if filename.endswith('.json'):
                filename_without_ext = os.path.splitext(filename)[0]
                a.append(filename_without_ext)
    return a


# 获取所有子目录
subdirs = [d for d in os.listdir(rootdir) if os.path.isdir(os.path.join(rootdir, d))]
# print(subdirs)
# ['aachen', 'bochum', 'bremen', 'cologne', 'darmstadt', 'dusseldorf', 'erfurt', 'hamburg', 'hanover', 'jena',
# 'krefeld', 'monchengladbach', 'strasbourg', 'stuttgart', 'tubingen', 'ulm', 'weimar', 'zurich']

# 为每个子目录生成YOLO格式的标注文件
for subdir in subdirs:
    names = jsons_id(os.path.join(rootdir, subdir))
    for json_id in names:
        convert_annotation(json_id, subdir)

4、json_to_YOLO结果可视化

当我们对所有图片的Json注释都转换完后，得到YOLO格式的文件夹，长这样：

这时我们可以运行以下代码，将原图与YOLO标注信息结合起来，得到带有边界框的图像，不要忘记修改你自己的数据集路径。

import cv2
import os

# 图片路径
# image_path = '../leftImg8bit_trainvaltest/leftImg8bit/train/aachen/aachen_000001_000019_leftImg8bit.png'
image_path = '../leftImg8bit_trainvaltest/images/val/munster_000167_000019.png'
# YOLO注释文件路径
# annotation_path = '../YOLOLabels/train/aachen/aachen_000001_000019_gtFine_polygons.txt'
annotation_path = '../leftImg8bit_trainvaltest/labels/val/munster_000167_000019.txt'

# 读取YOLO注释文件
with open(annotation_path, 'r') as file:
    lines = file.readlines()

# 读取图片
image = cv2.imread(image_path)
# 禁用窗口缩放
cv2.namedWindow('Image with Bounding Boxes', cv2.WINDOW_NORMAL)

# 类别名称列表
# class_names = ['car', 'person', 'rider', 'truck', 'bus', 'train', 'motorcycle', 'bicycle']
# 类别名称与ID的映射字典
class_dict = {0: 'car', 1: 'person', 2: 'rider', 3: 'truck', 4: 'bus', 5: 'train', 6: 'motorcycle', 7: 'bicycle'}
# 绘制边界框和类别标签
for line in lines:
    parts = line.strip().split()
    class_id = int(parts[0])
    print(f"class_id:{class_id}")
    x_center = float(parts[1])
    y_center = float(parts[2])
    width = float(parts[3])
    height = float(parts[4])

    # 将归一化的坐标转换为像素坐标
    x_min = int((x_center - width / 2) * image.shape[1])
    y_min = int((y_center - height / 2) * image.shape[0])
    x_max = int((x_center + width / 2) * image.shape[1])
    y_max = int((y_center + height / 2) * image.shape[0])

    # 获取类别名称
    class_name = class_dict[class_id]

    # 绘制边界框
    cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)

    # 绘制类别标签
    cv2.putText(image, class_name, (x_min, y_min - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

print(image.shape)
# 显示图片
cv2.imshow('Image with Bounding Boxes', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

得到的结果长这样：

5、对图像和标签命名统一化

相信有伙伴发现了，官网下载的文件中，对于json标注信息的命名规则是类似于这样的：berlin_000000_000019_gtFine_polygons.json，而图片的命名规则是类似于这样的：berlin_000000_000019_leftImg8bit.png。我们知道如果图像和标签的名称没有保持一致，那么在使用YOLO进行训练的时候，程序就会报错显示找不到标签。

我将图像和标签名称统一化后如下所示：

现在就可以直接进行训练了，还要注意的是，数据路径不能有中文，否则就会报以下错误。

Dataset not found , missing paths ['D:\\\\\\\\YOLO\\images\\val'] Traceback (most recent call last): File "E:\pythonCode\ObjectDetection\yolov9-main\train_dual.py", line 644, in <module> main(opt) File "E:\pythonCode\ObjectDetection\yolov9-main\train_dual.py", line 538, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\pythonCode\ObjectDetection\yolov9-main\train_dual.py", line 97, in train data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None File "E:\pythonCode\ObjectDetection\yolov9-main\utils\general.py", line 537, in check_dataset raise Exception('Dataset not found ❌') Exception: Dataset not found ❌

数据配置文件长这样：

6、使用YOLOv9-m进行训练

我的GPU是4060Laptop，8GB显存，使用YOLOv9-m，batchsize=4,刚好可以训练，再多就爆显存了。2975训练集、500验证集。

7、个人下载方式

通过百度网盘分享的文件：CityScape
链接：https://pan.baidu.com/s/1fDy_c1nXRCsAUHAr9L7Ocg?pwd=zjlp 
提取码：zjlp

如果链接失效了，评论区告诉我一声哈。