DeepLabV3+训练自定义数据集实例（1）

最新推荐文章于 2025-09-04 11:20:44 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-04 11:20:44 发布 · 2.1k 阅读

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本文介绍如何使用labelme工具对猫图像数据进行标注，通过Python脚本批量生成mask，并利用TensorFlow的build_voc2012_data.py脚本将数据集转换为TFRecord格式，适用于深度学习模型的训练。

1.下载数据集

在这里面，用的是狗猫数据集中的猫数据的一部分，官方下载地址为：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data

2.使用labelme最新版打标签

我使用了11个猫的图像数据来制作，制作完成后如下图：

3.采用改进的json_to_mask批量生成标签，制作成为标准数据集

# -*- coding: utf-8 -*-

import argparse
import base64
import json
import os
import os.path as osp

import imgviz
import PIL.Image

from labelme.logger import logger
from labelme import utils
from skimage import img_as_ubyte
import cv2

json_file = "/home/lw/data/mydata/"

list_path = os.listdir(json_file)

for i in range(0, len(list_path)):
    path = os.path.join(json_file, list_path[i])
    if os.path.isfile(path) & path.en