目标检测数据增强：划分训练集和验证集

winnerziqi

于 2021-03-07 13:26:09 发布

阅读量2.1k

点赞数 2

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： data augument 文章标签： python java 深度学习 tensorflow 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wty98wzq/article/details/114482194

data augument 专栏收录该内容

14 篇文章

订阅专栏

该代码将数据集按照指定比例划分为训练集、验证集、测试集，依据XML文件名进行操作。首先确定总的样本数，然后随机选取训练验证集的样本，再从中抽取训练集，剩余部分作为验证集。最终将各集合的文件名写入相应的TXT文件。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

将数据划分成训练集和验证集等4个txt文档，完全根据xml的名称进行划分。

import os
import random
 
trainval_percent = 0.5
train_percent = 0.5
xmlfilepath = r'D:\code\data\VOC2007_2\Annotations'
txtsavepath = r'D:\code\data\VOC2007_2\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= random.sample(list,tv)
train=random.sample(trainval,tr)
 
ftrainval = open(txtsavepath+'/trainval.txt', 'w')
ftest = open(txtsavepath+'/test.txt', 'w')
ftrain = open(txtsavepath+'/train.txt', 'w')
fval = open(txtsavepath+'/val.txt', 'w')
 
for i  in list:
    name=total_xml[i][:-4]+'\n'
    if i in trainval:
        ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftrain.write(name)
        else:
            fval.write(name)
    else:
        ftest.write(name)
 
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest .close()