pascal voc数据集选取部分类别

一 提取对应类别的图片和标注文件

import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import shutil

# Path
# 源数据集的位置
ann_filepath = '/data/VOCdevkit/VOC2007/Annotations/'
img_filepath = '/data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/'
# 新建保存数据集的位置
img_savepath = 'data/VOCdevkit/VOC2007_1/JPEGImages/'
ann_savepath = 'data/VOCdevkit/VOC2007_1/Annotations/'

if not os.path.exists(img_savepath):
    os.mkdir(img_savepath)

if not os.path.exists(ann_savepath):
    os.mkdir(ann_savepath)

# VOC class information
# 需要的标签
classes = ['aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle',
### 使用 PASCAL VOC 2012 数据集进行目标检测实验 #### 准备工作 为了利用 PASCAL VOC 2012 数据集开展目标检测实验,需先下载并解压该数据集。此数据集中包含用于训练和测试的图像文件及其对应的标注信息。每张图片都附带有一个 XML 文件,内含边界框坐标以及类别标签等细节[^1]。 #### 加载与预处理数据 加载数据前要确保安装必要的库如 `tensorflow` 或者 `pytorch` 和辅助工具比如 `opencv-python` 来读取图像。对于 Python 用户来说,可以借助于 torchvision 库中的 VOCDetection 类来简化这一过程: ```python from torchvision.datasets import VOCDetection dataset = VOCDetection('.', year='2012', image_set='train') ``` 上述代码片段展示了如何通过指定年份 (`year`) 及子集类型(`image_set`) 参数实例化一个 VOCDetection 对象以访问所需的数据分片。这里 `'.'` 表示当前目录作为根路径存储数据;而 `"train"` 则指定了使用训练集合部分。 #### 构建模型架构 构建适合的任务特定神经网络结构至关重要。通常情况下会采用迁移学习方法——即选取已预先训练好的基础骨干网(Backbone),例如 ResNet、MobileNet 等,并在其基础上附加额外层完成最终预测任务。下面给出一段简单的 Faster R-CNN 实现方式: ```python import torch from torchvision.models.detection.faster_rcnn import fasterrcnn_resnet50_fpn model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) num_classes = ... # 定义自己的类别数目加背景类 in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes) ``` 这段脚本说明了怎样调整官方提供的 Faster R-CNN 预训练权重使之适应新的分类需求。注意替换掉省略号处的内容为实际所需的总类别数加上默认存在的背景项即可。 #### 训练流程设置 定义好损失函数之后就可以着手编写循环迭代更新参数的过程了。考虑到 GPU 资源的有效利用率,在批量尺寸的选择上应尽可能大些而不至于溢出显存容量限制。此外还需配置优化器算法(Optimizers)、学习率调度策略等因素共同作用下实现高效稳定的收敛效果: ```python device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1) for epoch in range(num_epochs): train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device, epoch, print_freq=10) lr_scheduler.step() ``` 以上代码段实现了基本的一轮次训练周期内的操作序列,包括调用自定义的帮助函数 `train_one_epoch()` 执行单步梯度下降计算,同时按照预定计划逐步降低学习速率促进后期精细化微调阶段的表现提升。 #### 测试评估性能指标 当完成了多轮完整的训练后,应当对验证集上的表现做出量化分析。这不仅有助于了解现有方案的优势所在也能够发现潜在改进空间的方向指引。常用的评价标准有平均精度均值 (mAP) 等统计量用来衡量不同IoU阈值下的整体准确性水平。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值