Skip to content

DSDL数据集验证

DSDL支持对数据集进行简单的check，并生成检测报告。DSDL check将检查模板定义的规范性，并对模板与实际标注数据的匹配关系进行检查，同时可对媒体文件和标注进行可视化，供用户检查可视化结果。通过DSDL check后的DSDL数据集才可保证使用下游的工具链。

check 命令如下所示：

dsdl check -y {path_to_yaml_file} -c {path_to_config.py} -l {local/ali-oss} -p {path_to_defs} -t {task} -f {Field} -o ./

部分参数的含义如下：

-y 为需检查的模板定义文件
-c 为config文件的路径
-l 为指定媒体文件读取途径，可以选择使用 ali-oss 或 local，会对应调用config文件里的ali-oss或local里填写的路径来读取媒体文件
-p 如果在模板定义文件内部的import没有使用相对路径，需要指定import的根目录
-t 为指定当前yaml的任务类别，当前支持的任务类别及可视化的类型将会在后文展示
-f 为指定可视化的类型，如果不指定-t, 也可以直接指定-f来选择希望可视化的类型，当前支持的可视化类型将会在后文展示
-o 为指定输出的文件夹，包含图片和md文档，check的结果保存在输出文件夹下的log/output.md中

当前支持的可视化类型见FIELDS字段，任务类别及其对应的Field种类见TASK_FIELDS字段： 

FIELDS = ["image", "label", "bbox", "polygon", "keypoint", "rotatedbbox", "labelmap", "instancemap", "text"]

TASK_FIELDS = {
    "detection": ["image", "label", "bbox", "polygon", "keypoint", "rotatedbbox"],
    "classification": ["image", "label"],
    "semantic-seg": ["image", "labelmap"],
    "panoptic-seg": ["image", "labelmap", "instancemap"],
    "ocr": ["image", "rotatedbbox", "text", "polygon"]
}

1. 实际案例

假设DSDL数据集和原始数据集的目录结构如下，用户需要分别对train.yaml、val.yaml和test.yaml进行验证：

root-path/
├── original-dataset/            # 原始数据集的路径
│   ├── ...
└── dsdl-dataset/
    ├── defs/  
    │  ├── detction-def.yaml      # 任务类型的struct定义文件,task为检测任务
    │  └── class-dom.yaml         # 数据集的类别域
    ├── set-train/                # 训练集
    │  ├── train.yaml             # 训练的yaml文件
    │  └── train_samples.json     # 训练集sample的json文件
    ├── set-val/                  # 验证集
    │  ├── val.yaml
    │  └── val_samples.json  
    ├── set-test/                 # 测试集
    │  ├── test.yaml
    │  └── test_samples.json
    └── config.py                 # 数据集读取路径等config文件

假设媒体文件从本地读取，那么config.py文件的内容为：

local = dict(
    type="LocalFileReader",
    working_dir="root-path/original-dataset",
)

假设是一个检测的数据集，可指定-t为detection，check命令如下：

dsdl check -y set-train/train.yaml -c config.py -l local -t detection -p defs/ -o ./

或者也可以用-f来直接指定可视化的类型： 

dsdl check -y set-train/train.yaml -c config.py -l local -f image label bbox -p defs/ -o ./

其中，如果train.yaml中的import部分写了相对路径的话（如下），可以省略-p参数：

$dsdl-version: "0.5.0"

$import:
    - ../defs/class-domain
    - ../defs/object-detection-def

meta:
   dataset_name: "VOC2007"
   sub_dataset_name: "train"
   task_type: "SemanticSementation"
   dataset_homepage: "http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html"
   dataset_publisher: "University of Leeds | ETHZ, Zurich | University of Edinburgh |Microsoft Research Cambridge | University of Oxford"
   OpenDataLab_address: "https://opendatalab.com/PASCAL_VOC2007/download"

data:
    sample-type: ObjectDetectionSample[cdom=VOCClassDom]
    sample-path: train_samples.json

2. DSDL check模块

目前解析器的检查分三个模块：

  • class_dom的检查
  • strcut的检查
  • 参数的检查

2.1 class_dom的检查

首先明确class_dom的样式：

AnnotationDom:
    $def:class_domain
    classes:
      - person
      - ...

KeyointDom:
    $def:class_domain
    classes:
      - lefteye.person# 会报DefineSyntaxWarning
      - ...
    skeleton:
      - [14, 16]
      - [5, 6]
      - [10, 12]
      - ...

包括：

  • class_dom中的categories名和super_categories名字检查，需要保证category[super_category]中super_category在FatherClassDom中存在
  • 保证ClassificationClassDom[ClassificationFatherDom]中ClassificationFatherDom是已经定义的父类
  • 保证父类名格式和 classes里面的类别名格式对应： 比如 COCO2017ClassDom[COCO2017ClassFatherDom1,COCO2017ClassFatherDom2]: 说明有两个类别名，那么classes中的类别定义格式就要是： classes: - airplane[tool][sports tool]
  • 保证skeleton中的字段是list of int

2.2 strcut的检查

LocalObjectEntry:
    $def:struct
    $params: ['cdom']
    $fields:
        label: Label[dom=$cdom]
        bbox: BBox
        polygon: Polygon
        rlepolygon: RlePolygon          #与polygon二选一

InstanceSegmentationSample:
    $def:struct
    $params: ['scenedom', 'objectdom']
    $fields:
        image: Image
        sclabel: List[Label[dom=$scenedom]]
        semantic_seg: SegMap[dom=$cdom]
        objects: List[etype=LocalObjectEntry[cdom=$objectdom,optional=True],optional=True]
    $optional: ['semantic_seg']

包括：

  • struct的名字不能是dsdl的内置类型名（参见下表）
  • $def中定义的必须是strcut或class_dom
  • $params 参数验证参见单独的参数验证模块
  • $fields中检查
    • 是否有字段，没有报错
    • 字段名字是否符合规范： 不能以数字开头，不能包含空格，只能包含字母、数字、下划线
    • 字段类型是否是DSDL中定义的基本数据类型，如果是struct类型，如 objects: LocalObjectEntry[cdom=$cdom] 需要检查该struct类型是否已经注册（可以在后面再定义，顺序不要紧，但是要有）。
    • 字段类型中的参数是否符合规范：包括参数名字和参数值
  • $optional中检查：optional list 中的字段是否是已经注册的，没有就报错
  • strcut中的循环引用检查

2.3 参数检查

包括：

  • $params中包含的参数名字和下面 $field字段中的一一对应
  • $params中给的参数是否与 data section 中 sample-type对应， eg. SceneAndObjectSample[scenedom=COCO2017ClassFatherDom,objectdom=COCO2017ClassDom]

  • 判断带参数的，且用到别的struct的 $field字段（如上面例子中的 objects）

    • 该引用的struct是否存在（LocalObjectEntry是否存在）
    • 是否存在循环引用，如果存在就报错

  • 该引用的struct中需要传入的参数是否都已经被定义，是否存在未赋值的参数，有就报错

  • 目前不同字段引用同一个strcut也会报错

3. 验证结果

报告分为3个部分：

  • parser检查结果：结果包括了parse结果是否成功，如果不成功，则可以查看具体的报错信息

  • samples实例化检查结果：其中报告说明了当前数据集共有样本个数，正常样本个数，警告样本个数，错误样本个数，并提供了异常样本的具体信息日志。

  • 可视化结果：需要肉眼观察可视化结果是否正确，比如bbox位置是否正确，标签内容是否正确等，在图片下面展示了可视化过程中的日志内容，比如是可视化成功还是失败，以及失败日志等。

3.1 Parser部分

3.1.1 Class doamin部分

  • ValidationError： Error with class-dom name, {class_dom_name} must be a valid identifier. [1. Struct name 2. Class domain name 3.name of $field in Struct] is considered a valid identifier if it only contains alphanumeric letters (a-z) and (0-9), or underscores (_). A valid identifier cannot start with a number, or contain any spaces.

  • ValidationError：Error in {struct_name} , {filed_name} must be a valid identifier. [1. Struct name 2. Class domain name 3.name of $field in Struct] is considered a valid identifier if it only contains alphanumeric letters (a-z) and (0-9), or underscores (_). A valid identifier cannot start with a number, or contain any spaces.

    含义：struct、class domain 的名字（如上面例子里面的 **AnnotationDom**等）和strcut中$filed里面的名字都要是一个a valid identifier：即只能包含字母数字或下划线（且不以字母开头），不包含任何空格。

  • ValidationError： Error with class-dom name, {varstr} can't be a Python keyword. check https://docs.python.org/3/reference/lexical_analysis.html#keywords for more information.

    含义：class domain 的名字（如上面例子里面的 **AnnotationDom**等）不能是一个python的保留字符串（如：def, del, if, or....., 保留字符串列表详见：https://docs.python.org/3/reference/lexical_analysis.html#keywords）。

  • ValidationError： { self.name} is dsdl build-in value name, please rename it. Build-in value names are: Bool, Num, Int, Str, Coord, Coord3D, Interval, BBox, Polygon, Image, InstanceMap, Video, Dict, Text, InstanceID, Date, Time, Label, LabelMap, Keypoint, List, ImageShape, RotatedBBox, UniqueID.

    含义：当struct、class domain 的名字（如上面例子里面的 **AnnotationDom**等）是dsdl里面的内置类名的时候会报错，dsdl内置类别名包括：Bool, Num, Int, Str, Coord, Coord3D, Interval, BBox, Polygon, Image, InstanceMap, Video, Dict, Text, InstanceID, Date, Time, Label, LabelMap, Keypoint, List, ImageShape, RotatedBBox, UniqueID

  • DefineSyntaxError：Error in skeleton of { self.class_name } : skeleton must be list of list of int.

    含义：需要保证skeleton中的字段是list of int

  • DefineSyntaxError： { label_name} is not allowed. Label in class-dom can't start with dot .

    含义：class domain中的label是不能以 .来开始的

  • DefineSyntaxWarning： {label_name} is not recommended. We recommend using alphanumeric letters (a-z, A-Z and 0-9), and underscores (_) for label in class-dom (with hierarchical structure).

    含义：对于有层级结构的class domain的label来说会报这个错误，表示：对于有层级结构的class domain的label，我们推荐使用字母数字和下划线来作为label名，并以 .来划分父子类。（带空格会报warning）

  • DefineSyntaxWarning： {label_name} is not recommended. We recommend using space, alphanumeric letters (a-z, A-Z and 0-9), and underscores (_) "、 for label in class-dom (without hierarchical structure).

    含义：对于非层级结构的class domain的label来说会报这个错误，表示：对于非层级结构的class domain的label，我们推荐使用空格字母数字和下划线来作为label名。

3.1.2 Data section部分

  • DefineSyntaxError：data yaml must contain meta section.

    含义：数据yaml文件中必须包含 meta部分 (不管几个yaml文件，数据文件必须包含，strcut、class domain等yaml文件可以没有)，eg.

$dsdl-version: "0.5.2"

$import:
    - ../defs/image-generation-facade
    - ../defs/style-dom
meta:
    dataset-name: "facade_pix2pix"
    home-page: "http://efrosgans.eecs.berkeley.edu/pix2pix/datasets/"
    creator: "Berkeley AI Research (BAIR) Laboratory, UC Berkeley"
    opendatalab-page: ""
    subset-name: "train"
    task-type: "Image Generation"
data:
    sample-type: FacadeImageSample[cdom=FacadeStyleDomain]
    sample-path: train_samples.json

  • DefineSyntaxError: data yaml must contain data section and data section must have sample-type.

    含义：数据yaml文件中必须包含 data部分 (不管几个yaml文件，数据文件必须包含，strcut、class domain等yaml文件可以没有)，如上图所示。同时，data部分必须包含 sample-type。

  • DefineSyntaxWarning: global-info-type is not defined.

    含义：global-info-type 没有被定义，这是一个warning，可以不管.

  • DefineSyntaxError: { struct_name/class_dom_name} section must contain "$def" sub-section.

    含义：strcut和class_dom中必须包含$def字段来定义它的类型。

  • DefineSyntaxError: error type { define_type} in yaml, type must be class_domain or struct.

    含义：$def字段只能是strcut和class_domain中的一个。

  • DuplicateDefineWarning: { struct_name/class_dom_name} has defined.

    含义：某个strcut/class_domain已经被定义了，这是一个warning，可以不管。如果不管，那后面定义的会覆盖前面定义的内容。

  • DSDLImportError: import_path does not exist in given_path , please give the right path using -p.

    含义：当用 -p指定数据yaml文件中$import路径的时候，如果没找到需要import的文件会报这个问题。

  • DSDLImportError: import_path does not exist in neither { current_path} nor dsdl/dsdl_library, please check the path or give the right path using -p.

    含义：当不用 -p指定数据yaml文件中$import路径的时候，如果在当前文件夹和dsdl库文件（dsdl/dsdl_library）中都没找到需要import的文件会报这个问题。

3.1.3 struct部分和参数部分

  • DefineSyntaxError: Error in field with value of { field_type } . check the { k_v} part.

    含义：struct中的某个类型为{ field_type } 的filed出了问题。(可能还会提示是 { field_type } 中的 k_v部分出了问题)

  • DefineSyntaxError: definition error of {field_type} has {param_list}, please check field

    含义：field_type不在field list和struct list中，视为参数，参数不可以有嵌套的参数列表。

[cdom的报错]

  • DefineSyntaxError：definition error of dom {cdom_name} not in $params {self.struct_params}，check cdom is defined correctly.

含义：调用的cdom_name没有在该struct定义的params中。

  • DefineSyntaxError：{k_v} is dom params, should have '='

含义：调用的cdom参数，但是没有赋值，必须含‘=’

[List类型的报错]：

  • DefineSyntaxError：{param} is list etype params, should have '='

含义：List中有etype开头的参数，但是没有赋值，该参数必须赋值。

3.2 Samples实例化部分

3.2.1 是否存在样本

DSDL Check会将所有样本读取到内存中，如果检测到的样本数目为0，该情况异常，会在报告中显示：

{
    "flag": 0,
    "msg": "No samples found, please check the path of json file."
}

此时用户需要检查Yaml文件中指定的json文件路径是否正确。

如果实例化样本数目大于0，则该字段会显示：

{
    "flag": 1,
    "msg": f"Totally {sample_nums} samples found."
}

此时需要用户检查样本数目是否正确

3.2.2 是否成功实例化数据集对象

DSDL Check会将所有的样本存储到一个dsdl.dataset.CheckDataset对象当中，如果实例化dsdl.dataset.CheckDataset对象的过程中成功，会在报告中显示：

{
    "flag": 1,
    "msg": "Dataset init successfully!"
}

反之，如果数据集对象实例化失败，则会在报告中显示：

{
    "flag": 0,
    "msg": f"Dataset init error: {e}"
}

一般情况下，数据集实例化失败的原因可能是在yaml文件中声明的sample_type不存在，举例来说：

data:
    sample-type: KeyPointSample[cdom0=KeyPoint_person_ClassDom]
    sample-path: samples.json

在上面的yaml中的如果KeyPointSample未定义，或者KeyPoint_person_ClassDom未定义，或者KeyPointSample的参数名不叫cdom0，都会引起数据集实例化报错，用户需要检查是否上述这些内容写错了。

3.2.3 对样本进行实例化

DSDL Check会将所有的样本实例化为Struct对象，在这个过程中，如果有样本生成失败，DSDL会将错误信息记录到文档中，方便用户溯源。

具体的报错信息为：

  1. 数据不符合schema

举例来说，如果Struct中某一个Field为Int，但是给定数据却是字符串类型，则会报以下错误：

ValidationError in {Field_Type} field: 
    Schema is {schema}.
    Data is {data}.

上述的报错信息中，告诉了用户是哪一个Field报错，这个Field的schema，以及当前报错样本的具体数据，通过对比具体数据和schema，用户可以知道是哪里出了错。

  1. 字段不匹配错误

举例来说，有以下的yaml：

KeyPointLocalObject:
    $def: struct
    $params: ["cdom0"]
    $fields:
        num_keypoints: Int
        keypoints: Keypoint[dom=$cdom0]
    $optional: ["num_keypoints"]

如果具体的数据中，不存在keypoints字段，但是由于keypoints字段不在$optional列表当中，则会报以下的错误：

Required struct instance {key} is missing.

这种情况下，用户需要在数据中添加keypoints字段信息，或者将keypoints字段添加到$optional列表当中。

另一种情况，如果具体的数据中出现了yaml定义以外的字段，则会报以下的错误：

Not defined keys {keys} found in sample, which is not permitted in strict init mode.

这种情况下，用户需要将数据中的多余字段去除，或者将该字段在yaml中声明。

DSDL会将总数据量，成功实例化的数据量，实例化失败的数据量写在报告中。

3.3 可视化

DSDL为了检测标注信息是否正确，会随机从数据集中选择几个样本进行可视化，在这个步骤中，可能遇到以下问题：

  1. 图像路径错误
  2. 图像文件损坏
  3. 图像格式不支持

具体原因需要根据报错信息确定。