生成train.txt和val.txt

本文介绍了一个用于Caffe框架的数据集划分脚本。该脚本能够将图像文件按类别划分为训练集和验证集,并生成对应的txt文件,便于进行深度学习模型的训练和验证。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#!/usr/bin/env sh
DATA=/home/cjj/caffe/data/myimage
MY=/home/cjj/caffe/data/myimage
echo "Create train.txt..."
rm -rf $MY/train.txt
for i in 3 4 5 6 7
do
find $DATA/train -name $i*.jpg | cut -d '/' -f8 | sed "s/$/ $i/">>$MY/train.txt
done
echo "Create test.txt..."
rm -rf $MY/test.txt
for i in 3 4 5 6 7
do
find $DATA/val -name $i*.jpg | cut -d '/' -f8 | sed "s/$/ $i/">>$MY/test.txt
done

echo "All done"



#!/usr/bin/env sh
DATA=/home/cjj/caffe/data/myimage
    echo "Create train.txt..."  
    rm -rf $DATA/train.txt  
    find $DATA/train/s -name *.JPEG | cut -d '/' -f8-9 | sed "s/$/ 1/">>$DATA/train.txt  
    find $DATA/train/x -name *.JPEG | cut -d '/' -f8-9 | sed "s/$/ 2/">>$DATA/tmp.txt  
     cat $DATA/tmp.txt>>$DATA/train.txt  
     rm -rf $DATA/tmp.txt  
    echo "Done.."  



#!/usr/bin/env sh
DATA=/home/cjj/caffe/data/myimage
    echo "Create val.txt..."  
    rm -rf $DATA/val.txt  
    find $DATA/val -name n01704323*.JPEG | cut -d '/' -f8 | sed "s/$/ 1/">>$DATA/val.txt  
    find $DATA/val -name n01770393*.JPEG | cut -d '/' -f8 | sed "s/$/ 2/">>$DATA/val.txt  
    find $DATA/val -name n01734418*.JPEG | cut -d '/' -f8 | sed "s/$/ 3/">>$DATA/val.txt
    find $DATA/val -name n01773157*.JPEG | cut -d '/' -f8 | sed "s/$/ 4/">>$DATA/val.txt    
    # cat $DATA/tmp.txt>>$DATA/train.txt  
    # rm -rf $DATA/tmp.txt  
    echo "Done.." 



COCO是一个流行的计算机视觉数据集,其中包含大量的图像相关的注释信息。如果要使用COCO数据集训练模型,我们需要将数据集分成训练集验证集。训练集用于训练模型,验证集用于评估模型的性能。为了方便管理使用数据,我们需要将数据集导入到文本文件中,例如train.txtval.txt生成train.txt val.txt的方法如下: 1. 下载COCO数据集并解压缩。 2. 打开Python终端,并导入必要的库,如numpy。 3. 读取COCO数据集中的所有图像文件名注释信息。为此,我们可以使用COCO API。 4. 将所有文件名注释信息分成训练集验证集。我们可以使用随机抽样的方式将它们分成两部分。可以选择分割的比例,如80%作为训练集,20%作为验证集。 5. 将训练集验证集中的文件名注释信息写入train.txtval.txt文件中。每行应该包含一个文件名注释信息,以空格分隔。 6. 完成后,我们就可以通过train.txtval.txt文件进行模型的训练验证。可以使用ImageNet预训练模型作为初始模型,并使用COCO数据集训练模型。模型训练后,可以使用验证集检查模型的性能,并调整模型的超参数,以获得更好的性能。 总之,生成train.txt val.txt的过程比较简单,主要是将图像文件名注释信息分成训练集验证集,并将它们写入到对应的文本文件中。这样,我们就可以使用它们来训练验证模型。
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