(五)yolov3(c++版)+win训练数据之ImageSets分类
环境 win10 + python3.x + pycharm本次目的是为了把我们的图片做一下分类,image_set:图片分类的集合,产生ImageSets/main/ 下面的几个txt文件,训练时依靠这个去匹配相应的图片去训练或测试1.在Yolov3Train下运行MakeImageSetMainTxt.py,这里VOC后面的数字我的是20252.生成对应的txt3.其实就是图片的...
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环境 win10 + python3.x + pycharm
本次目的是为了把我们的图片做一下分类,
image_set:图片分类的集合,产生ImageSets/main/ 下面的几个txt文件,训练时依靠这个去匹配相应的图片去训练或测试
1.在Yolov3Train下运行MakeImageSetMainTxt.py,这里VOC后面的数字我的是2025
2.生成对应的txt
3.其实就是图片的序号,训练给后面生成训练label当检索使用
4.附录代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : xionghao.chen
# @File : MakeImageSetsMainTxt.py
# @date : 2020.03.13
# @Software: PyCharm
#产生图片集序列
import os
import random
def make_imagesets(year):
trainval_percent = 0.2 #训练验证的图片占总训练图片的比例
train_percent = 0.8 #训练图片占总图片的比例
xmlfilepath = 'VOCdevkit/VOC%s/Annotations'%(year)
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('VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/trainval.txt'%(year), 'w')
ftest = open('VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/test.txt'%(year), 'w')
ftrain = open('VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/train.txt'%(year), 'w')
fval = open('VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/val.txt'%(year), 'w')
for i in list:
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftest.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftrain.write(name)
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()
if __name__ == '__main__':
try:
year = input("input voc year to make_imagesets:")
make_imagesets(year)
print('make_imagesets finish')
except Exception as e:
print('make_imagesets error', e)
os.system('pause')
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