统计数据集中真实标记框的分布情况

最新推荐文章于 2023-08-22 16:28:12 发布

原创

最新推荐文章于 2023-08-22 16:28:12 发布 · 3.1k 阅读

14 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文探讨了目标检测数据集中，经过等比例或固定尺寸缩放后的ground truth box分布情况。统计这些分布对于网络优化至关重要，例如，可以依据分布特点进行模型裁剪，删除针对特定大小box不敏感的网络层。提供的代码示例展示了如何在缩放为300*300的图片上统计box的宽高分布和面积占比，以辅助理解数据特性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

目标检测的数据集中的ground truth box的分布情况很重要。

一般原始图片在送入网络前会进行缩放（等比例缩放，固定尺寸缩放等），则我们使用lableImg等标记工具打的标签框对应的区域的大小也会缩放。统计其数据分布情况，可以为网络优化提供参考（比如说，如果缩放后，都分布于特别大的范围或者特别小的范围，那么就将网络中检测其他范围大小的层数删除，进行模型的裁剪）

下面的实例代码，是将图片固定尺寸缩放到300*300，然后统计缩放后的图片上box的width，height数值分布（以5为划分，则300可以分为60份），统计缩放后box面积的分布（按比例统计分布，即计算新的面积占300*300的百分比，同样每5%进行划分），代码仅供参考，按自己的需要进行修改即可。

'''
统计图片缩放后ground truth box的分布情况
必须提供：
	xml_file_path
	new_image_size
可选：
	flag，默认为Fales，当改为True时，必须提供：
				new_xml_file_save_path
				image_file_path
				new_image_file_save_path
'''
import os
import cv2
from xml.etree import ElementTree as ET

xml_file_path='all_xml'
new_xml_file_save_path='xml_results'
image_file_path='all_image'
new_image_file_save_path='image_results'
new_image_size=(300,300)
flag=False                 #是否需要得到缩放后新的xml与image

def open_xml(xml_name):
	'''
	打开xml文件
	:param xml_path:
	:return:
	'''
	xml_path = os.pa