openmmlab classification将文件夹内训练数据写入txt文档

最新推荐文章于 2023-06-19 12:18:32 发布

小张博士

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分类专栏：深度学习心得

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这篇博客介绍如何将openmmlab项目中mynet目录下的train和val子目录中的图像文件路径整理成txt文档，方便进行图像分类任务的训练。内容包括遍历文件夹，读取每个类别下的图像文件，并将它们的路径记录到对应的txt文件中。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文件目录形式如下：
mynet
├── train
│ ├── 0
│ │ ├── 1_10026.tif
│ │ ├── 1_10027.tif
│ │ ├── …
│ ├── …
│ ├── 1
│ │ ├── 1_999.tif
│ │ ├── 1_9993.tif
│ │ ├── …
├── val
│ ├── 0
│ │ ├── 0_10026.tif
│ │ ├── 0_10027.tif
│ │ ├── …
│ ├── …
│ ├── 1
│ │ ├── 1_999.tif
│ │ ├── 1_9993.tif
│ │ ├── …
————————————————

import os

filePath = 'D:\\DeepLearning\\mmclassfication_res\\data\\mynet\\train'
with open("D:\\DeepLearning\\mmclassfication_res\\data\\mynet\\train.txt", "w+") as f:
    for train_class in os.listdir(filePath):
        for pic in os.listdir(filePath + '\\' + train_class):
            if os.path.splitext(pic)[1] == '.tif':
                 f.write(pic + ' ' + train_class + '\n')

filePath = 'D:\\DeepLearning\\mmclassfication_res\\data\\mynet\\val'
with open("D:\\DeepLearning\\mmclassfication_res\\data\\mynet\\val.txt", "w+") as f:
    for train_class in os.listdir(filePath):
        for pic in os.listdir(filePath + '\\' + train_class):
            if os.path.splitext(pic)[1] == '.tif':
                 f.write(pic + ' ' + train_class + '\n')