人工智能小脚本-读取VOC数据集目录,获取标签数量

FasterRCNN源码解析(二)——读取解析PASCAL VOC2012数据集 读取解析PASCAL VOC2012数据集 文章目录读取解析PASCAL VOC2012数据集前言一、认识数据集1. Annotations文件夹2.JPEGImages文件夹3.ImageSets文件夹4. pascal_voc_classes.json文件二、代码解析1.`__init__`2.`__len__`3.`__getitem__`4.`get_height_and_width`5.`parse_xml_to_dict`总结 前言 在我们训练网络的过程中,读取解析我们的数据集往往是第一步 阅读详情

代码如下:

import os
import xml.etree.ElementTree as ET

dataset_image_dir = 'train/ANNOTATIONS'
dataset_anno_dir = 'train/IMAGES'

# 获取标签内容和数量
tags = {}

# 遍历目录中的每个文件
for filename in os.listdir(dataset_image_dir):
    if filename.endswith('.xml'):
        # 解析XML文件
        tree = ET.parse(os.path.join(dataset_image_dir, filename))
        root = tree.getroot()

        for obj in root.findall('object'):
            name = obj.find('name').text
            if name in tags:
                tags[name] += 1
            else:
                tags[name] = 1

for tag, count in tags.items():
    print(f'{tag}: {count}')
【数据集的制作】VOC2007数据集格式的转换(voc2yolo)与划分 介绍了,数据标注工具labelImg、将VOC2007数据集格式voc转化为yolo所用的txt格式,并对数据集进行划分。内容简单,为后续训练yolo网络提供数据。 阅读详情

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Rookie_Tu
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