读取txt文件内的预测框(神经网络)

本文介绍了一个Python函数,用于从指定路径的文本文件中读取物体检测的标注框信息。该函数解析每一行的数据,提取类别名称及左上角和右下角的坐标,并将这些信息组织成列表返回。
import os


def read_txt(path):
    all_box = []
    with open(path, 'r') as f:
        while True:
            line = f.readline()
            if line:
                line = line.split("('")[-1]
                line = line.split(")")[0]
                line = line.replace("'", "")
                lists = line.split(", ")
                for i in range(4):
                    lists[i + 1] = int(lists[i + 1])
                all_box.append(lists)
            else:
                break
    return all_box


path = r"F:\pytorch\Annotations_pbox\000001.txt"
all_box = read_txt(path)
print(all_box)

在这里插入图片描述
aaa和sss分别是两个类名,后面4个数分别是左上角坐标(x1,y1),右下角坐标(x2,y2)

好的,我可以为您提供一些关于使用Python读取CSV文件并使用BP神经网络进行预测的基本步骤。 首先,您需要导入所需的库,包括pandas、numpy和sklearn。pandas用于读取CSV文件,numpy用于处理数据,sklearn用于建立BP神经网络模型。 ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor ``` 接下来,您需要读取CSV文件并将其转换为numpy数组。假设您的CSV文件名为"data.csv",其中包含输入特征和目标变量。您可以使用pandas的read_csv函数来读取CSV文件。 ```python data = pd.read_csv("data.csv") data = np.array(data) ``` 然后,您需要将数据集分为训练集和测试集。可以使用numpy的train_test_split函数来完成此操作。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X = data[:, :-1] # 输入特征 y = data[:, -1] # 目标变量 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) ``` 现在,您可以使用sklearn的MLPRegressor类来建立BP神经网络模型并进行训练。在此之前,您需要对输入特征进行标准化处理以提高模型的性能。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000) mlp.fit(X_train, y_train) ``` 最后,您可以使用训练好的模型来进行预测,并使用sklearn的mean_squared_error函数来计算预测结果的均方误差。 ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = mlp.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("均方误差:", mse) ``` 这就是使用Python读取CSV文件并使用BP神经网络进行预测的基本步骤。当然,您可以根据自己的需要进行调整和优化。
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