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將數據集制作成VOC數據集格式的實例-創新互聯

在做目標檢測任務時,若使用Github已復現的論文時,需首先將自己的數據集轉化為VOC數據集的格式,因為論文作者使用的是公開數據集VOC 2007、VOC2012、COCO等類型數據集做方法驗證與比對。

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一、VOC數據集格式

--VOCdevkit2007

--VOC2007

--Annotations (xml格式的文件)

--000001.xml

--ImageSets

--Layout

--Main

--train.txt

--test.txt

--val.txt

--trainval.txt

--Segmentation

--JPEGImages (訓練集和測試集圖片)

--000001.jpg

--results


二、轉換過程步驟

1. 使用標注工具標注圖片目標檢測框,生成JSON格式的標注文件(本人使用此生成類型的標注工具,也可使用(LabelImg等標注工具);

2. 批量修改圖片和標注文件名稱,從000001.jpg、000001.json標號開始;

#coding='utf-8'
import os
import numpy as np
 
def imgs_rename(imgs_path):
  imgs_labels_name = np.array(os.listdir(imgs_path)).reshape(-1,2)
  # 從 000001開始
  i = 1
  for img_label_name in imgs_labels_name:
    if img_label_name[0].endswith('.jpg'):
      # 修改圖片名稱
      img_old_name = os.path.join(os.path.abspath(imgs_path), img_label_name[0])
      # 類別+圖片編號  format(str(i),'0>3s') 填充對齊
      img_new_name = os.path.join(os.path.abspath(imgs_path), '00' + format(str(i),'0>4s') + '.jpg')
      os.rename(img_old_name, img_new_name)
      # 修改json文件名稱
      label_old_name = os.path.join(os.path.abspath(imgs_path), img_label_name[1])
      label_new_name = os.path.join(os.path.abspath(imgs_path), '00' + format(str(i), '0>4s') + '.json')
      os.rename(label_old_name, label_new_name)
      i = i + 1
 
if __name__=='__main__':
  # 讀取json文件的路徑
  root = "read_file_path"
 
  imgs_rename(root)

標題名稱:將數據集制作成VOC數據集格式的實例-創新互聯
瀏覽地址:http://m.newbst.com/article8/dsgiop.html

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