Faster R-CNN Tensorflow实现之数据集制作(3)---xml文件信息写入txt文件中

本文介绍了在Tensorflow中实现Faster R-CNN时,如何将XML标注文件转化为TXT文件以进行数据集划分。内容包括Python和MATLAB两种方法,以及在训练过程中遇到的KeyError问题的解决办法,涉及删除预训练模型缓存文件的步骤。

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按照前面三篇文章的顺序标注好数据后,现在需要将数据集进行划分,包括train,test,trainval,val等四个部分,也就是生成ImageSets文件夹中的主文件夹中的四个的txt文件。四个TXT文件中都只包含对应图像的名称,不包含扩展名。内容如下

说明一下这四个文件的对应关系,即总的数据集分为trainval和test,在trainval又划分成train和val,所以我们需要根据自己数据情况来设置对应的比例。根据这个比例对XML文件进行划分得到对应的TXT文件来处理标注数据。下面贴出我制作时参考的大佬源码,写下来记录一下。

python版

import os  
import random  
  
trainval_percent = 0.66  
train_percent = 0.5  
xmlfilepath = 'Annotations'  
txtsavepath = 'ImageSets\Main'  
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)  
  
num=len(total_xml)  
list=range(num)  
tv=int(num*trainval_percent)  
tr=int(tv*train_percent)  
trainval= rando
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