转载:VOC2007数据集制作
转载自:https://blog.csdn.net/gaohuazhao/article/details/60871886
另外,可参考:https://blog.csdn.net/dcxhun3/article/details/52923310
相信看这篇文章的人都在做深度学习吧,此数据集是为目标检测做的数据集,有错误处请海涵
代码见我的github上:https://github.com/EddyGao/make_VOC2007
第一步:首先了解VOC2007数据集的格式
1)JPEGImages文件夹
文件夹里包含了训练图片和测试图片,混放在一起
2)Annatations文件夹
文件夹存放的是xml格式的标签文件,每个xml文件都对应于JPEGImages文件夹的一张图片
3)ImageSets文件夹
Action存放的是人的动作,我们暂时不用
Layout存放的人体部位的数据。我们暂时不用
Main存放的是图像物体识别的数据,分为20类,当然我们自己制作就呵呵呵不一定了,如果你有精力,Main里面有test.txt , train.txt, val.txt ,trainval.txt.这四个文件我们后面会生成
Segmentation存放的是可用于分割的数据
4)其他的文件夹不解释了,分割XXX等用的
如果你下载了VOC2007数据集,那么把它解压,把各个文件夹里面的东西删除,保留文件夹名字。如果没下载,那么就仿照他的文件夹格式,自己建好空文件夹就行。
第二步:搞定JPEGSImages文件夹
1)把你的图片放到JPEGSImages里面,在VOC2007里面,人家的图片文件名都是000001.jpg类似这样的,我们也统一格式,把我们的图片名字重命名成这样的,如果你的文件太多怎么办,请看我的另一篇文章http://blog.csdn.net/gaohuazhao/article/details/60324715
能批量重命名文件
第三步:搞定Annatations文件夹
网上很多教程,但是我觉得都很麻烦,直到我遇到了一位大神做的软件,手动标注,会自动生成图片信息的xml文件
1)在这里下载:https://github.com/tzutalin/labelImg,至于怎么用相信你打开就知道了。(https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool)
2)保存的路径就是我们的Annatations文件夹,别保存别的地方去了,,,
3)一张张的慢慢画框。。。。。。。。。大约过了几个小时,好继续下一步
第四步:搞定ImageSets文件夹中的Main文件夹中的四个文件
直接上一个代码给你:
- import os
- import random
- trainval_percent = 0.66
- train_percent = 0.5
- xmlfilepath = 'Annotations'
- txtsavepath = 'ImageSets\Main'
- total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
- num=len(total_xml)
- list=range(num)
- tv=int(num*trainval_percent)
- tr=int(tv*train_percent)
- trainval= random.sample(list,tv)
- train=random.sample(trainval,tr)
- ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
- ftest = open('ImageSets/Main/test.txt', 'w')
- ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt', 'w')
- fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w')
- for i in list:
- name=total_xml[i][:-4]+'\n'
- if i in trainval:
- ftrainval.write(name)
- if i in train:
- ftrain.write(name)
- else:
- fval.write(name)
- else:
- ftest.write(name)
- ftrainval.close()
- ftrain.close()
- fval.close()
- ftest .close()
OK,制作完成,就是这么简单,那么解释一下这四个txt文档是干嘛的,看名字就知道,就是分分多少图片作为训练,多少图片作为测试,,,,
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