【小样本目标检测实践VOC格式】Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection

你搁这儿写bug呢？

已于 2023-02-24 15:57:26 修改

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分类专栏：目标检测文章标签：目标检测计算机视觉深度学习小样本学习

于 2022-07-19 16:34:49 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/maqian5/article/details/125868932

版权

这篇博客介绍了如何利用Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection（FSDet）框架进行小样本目标检测。作者详细阐述了从数据准备、环境配置、基础模型的选择到数据集制作的全过程，并展示了不同shot设置下的实验结果，探讨了BACKBONE FREEZE参数对性能的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文记录一下，使用FSDet进行小样本目标检测的一个实践过程（以铝材瑕疵数据为例）。

数据准备

数据来源

使用的数据集为 [飞粤云端2018]广东工业智造大数据创新大赛—智能算法赛的数据，百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1sncD_D12PkR4D8huei3d6Q 提取码: egwc

使用的数据为赛制第二阶段的数据，数据格式为：
在这里插入图片描述
在每个类别中随机挑选了15张-20张图片组成小样本数据集。

数据预处理

将文件中的中文改为英文

# -*- coding=utf-8-*-

"""
 @Time   : 22-7-12下午4:49
 @Author : MaQian
 @language : Python2.7
"""
import os
import numpy as np
import codecs
import json
from glob import glob
import cv2
import shutil
from xml.dom import minidom
import xml.etree.cElementTree as ET
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit


# 将中文名字改为英文名  瑕疵名字用拼音代替
def change_cn2en():
    cn2en_names = {
   '不导电': 'BuDaoDian', '喷流': 'PenLiu', '擦花': 'CaHua', '杂色': 'ZaSe',
                   '桔皮': 'JuPi', '漆泡': 'QiPao', '漏底': 'LouDi', '脏点': 'ZangDian',
                   '角位漏底': 'JiaoWeiLouDi', '起坑': 'QiKeng', '正常': 'ZhengChang'}
    path = './few-shot-lvcai-data'
    imgdir = os.listdir(path)
    for id in imgdir:
        file_path = os.path.join(path, id)
        # print id.decode(encoding='utf-8')
        # print(file_path)
        file_names = os.listdir(file_path)
        for file_name in file_names:
            # print(file_name)
            name = file_name.strip().split('.')[0]
            type = file_name.strip().split('.')[1]
            xiaciname = name[0:name.index('2018')]
            if xiaciname.__contains__(','):
                xcnames = xiaciname.strip().split(',')
                for xcn in xcnames:
                    name = name.replace(xcn, cn2en_names[xcn])
                name = name.replace(',', "And")
            else:
                name = name.replace(xiaciname, cn2en_names[xiaciname])

            name = name[0:name.index('对照')]
            name = name + '.' + type
            # print(name)
            # os.rename(file_name, name)
            os.rename(os.path.join(file_path, file_name), os.path.join(file_path, name))


# 将文件夹也改为英文
def change_cn2en2():
    cn2en_names = {
   '不导电': 'BuDaoDian', '喷流': 'PenLiu', '擦花': 'CaHua', '杂色': 'ZaSe',
                   '桔皮': 'JuPi', '漆泡': 'QiPao', '漏底': 'LouDi', '脏点': 'ZangDian',
                   '角位漏底': 'JiaoWeiLouDi', '起坑': 'QiKeng', '正常': 'ZhengChang'}
    path = './few-shot-lvcai-data'
    imgdir = os.listdir(path)
    for id in imgdir:
        if len(id) < 5:
            # print(id, cn2en_names[id])
            os.rename(os.path.join(path, id), os.path.join(path, cn2en_names[id]))

将json文件转换为xml文件

# 将数据集转换为VOC格式

# 处理json文件，生成xml文件
def handel_json2xml():
    label_warp = {
   
        '不导电': 'BuDaoDian',
        '喷流': 'PenLiu',
        '擦花': 'CaHua',
        '杂色': 'ZaSe',
        '桔皮': 'JuPi',
        '漆泡': 'QiPao',
        '漏底': 'LouDi',
        '脏点': 'ZangDian',
        '角位漏底': 'JiaoWeiLouDi',
        '起坑': 'QiKeng'}

    # 保存路径
    saved_path = "./VOC2007/"

    # 创建要求文件夹
    if not os.path.exists(saved_path + "Annotations"):
        os.makedirs(saved_path + "Annotations")
    if not os.path.exists(saved_path + "JPEGImages/"):
        os.makedirs(saved_path + "JPEGImages/")
    if not os.path.exists(saved_path + "ImageSets/Main/"):
        os.makedirs(saved_path + "ImageSets/Main/")

    src_path = './few-shot-lvcai-data'
    src_filepath = os.listdir(src_path)
    json_paths = [

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