人群计数数据集UCF-QNRF标注问题

Question

人群计数数据集UCF-QNRF，验证图片标注，发现部分有问题。
比如0087这张图片，宽度是3648，但是标注文件中出现了大量的超过宽度的x坐标。如图所示。

有一部分图片标注是这样的，其他的正常。数据集是从官网下载的，4个多G。
请问，这个数据集就是这样的么？

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

你提到的 UCF-QNRF 数据集是一个广泛用于人群计数任务的经典数据集，包含大量真实场景下的图像及其对应的点标注（point annotations）。然而，你发现的部分图片中存在标注坐标超出图像边界的问题，确实可能是个别图片或标注文件中的异常情况。

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✅ 一、UCF-QNRF 数据集简介

UCF-QNRF 是由 University of Central Florida 提供的一个大型人群计数数据集，包含：

• 1500 张图像
• 约 12,000 个标注点
• 图像分辨率：3648 × 2432 像素（即宽度为 3648）

每个图像对应一个 .txt 文件，其中每一行表示一个人的坐标（x, y），以像素为单位。

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✅ 二、你遇到的问题分析

你提到在 0087.jpg 图片中，有多个标注点的 x 坐标超过了 3648，这显然超出了图像的实际宽度。

📌 可能原因如下：

1. 标注错误

   • 部分标注点可能是手动输入时出错，导致 x 值超过图像尺寸。
   • 有些标注点可能是误标，比如将“宽”和“高”混淆了。

2. 数据集中个别图片存在异常

   • UCF-QNRF 虽然整体质量较高，但并非所有图片都完美无缺，可能存在个别异常标注。

3. 标注文件格式问题

   • 某些 .txt 文件中可能包含非数字字符或格式错误，导致解析时读取到无效值。

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✅ 三、解决方案

🔧 1. 验证并修复标注文件

步骤一：检查标注文件中的坐标范围

你可以编写脚本遍历所有 .txt 文件，检查每行的 x 和 y 坐标是否在图像范围内（0 ≤ x < 3648, 0 ≤ y < 2432）。

import os

def validate_annotations(image_width=3648, image_height=2432):
    base_dir = "path/to/your/UCF-QNRF/Annotations"  # 替换为你的标注目录
    for filename in os.listdir(base_dir):
        if filename.endswith(".txt"):
            file_path = os.path.join(base_dir, filename)
            with open(file_path, 'r') as f:
                lines = f.readlines()
                for i, line in enumerate(lines):
                    try:
                        x, y = map(int, line.strip().split())
                        if x < 0 or x >= image_width or y < 0 or y >= image_height:
                            print(f"Invalid annotation in {filename} at line {i+1}: ({x}, {y})")
                    except ValueError:
                        print(f"Invalid format in {filename} at line {i+1}: {line}")

步骤二：过滤掉超出范围的标注点

你可以修改上述脚本，将无效标注点移除或标记为无效。

def clean_annotations(input_dir, output_dir, image_width=3648, image_height=2432):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.endswith(".txt"):
            input_path = os.path.join(input_dir, filename)
            output_path = os.path.join(output_dir, filename)
            with open(input_path, 'r') as fin, open(output_path, 'w') as fout:
                for line in fin:
                    try:
                        x, y = map(int, line.strip().split())
                        if 0 <= x < image_width and 0 <= y < image_height:
                            fout.write(line)
                    except:
                        pass  # 忽略格式错误的行

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🔧 2. 手动检查和修正

如果你发现某些图片的标注严重错误，可以：

• 手动打开图像和对应的 .txt 文件，查看哪些点明显在图像外。
• 删除或修正这些点，确保最终标注文件准确。

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🔧 3. 使用工具辅助验证

你可以使用以下工具进行批量验证：

• Python 脚本（如上）
• 图像标注工具（如 LabelImg、VIA 等），用于可视化标注点是否正确。

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✅ 四、UCF-QNRF 数据集是否正常？

答案是：大部分情况下是正常的，但个别图片可能存在标注错误。

• UCF-QNRF 是一个高质量的数据集，绝大多数标注是正确的。
• 但正如你所发现的，个别图片的标注文件中确实存在异常点，这可能是由于人工标注时的疏忽或数据处理过程中的错误。

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✅ 五、建议

• 建议你对整个数据集进行自动化校验，确保标注点都在图像范围内。
• 如果你打算用于训练模型，务必清理这些异常标注点，否则会影响模型性能。
• 如果你希望分享你的清理结果，也可以考虑发布一个经过清洗后的版本，帮助其他研究者。

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✅ 六、总结

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 标注点超出图像范围 | 编写脚本验证并清理 | | 标注文件格式错误 | 自动过滤非法行 | | 数据集整体质量 | 大部分正常，但需注意个别异常 |

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如果你需要我提供完整的清洗代码或进一步解释某一部分，请告诉我！