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RSS订阅原创 ValueError: need at least one array to concatenate的解决
使用mmdetection训练时报错ValueError: need at least one array to concatenate大概率是数据集有问题，可以检查数据集路径，检查json里边的类名和代码里的类名是否对应。我的问题就是json中的name没有改成类别名，在json的最后一行，将name的值改成你的类别名称就好了。我的数据集只有一类，改成这样就好啦。...
2021-04-16 09:36:28
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原创 从VOC到COCO
（四）将voc数据集的xml转化为coco数据集所需的json格式#coding:utf-8import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport json coco = dict()coco['images'] = []coco['type'] = 'instances'coco['annotations'] = []coco['categories'] = [] category_set = dict()image_set = set
2021-04-14 14:47:40
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原创 从VOC到COCO
（三）根据txt文件批量提取图片python代码根据txt文件提取图片从数据集中提取测试集图片# -*- coding: UTF-8 -*-import sysimport reimport numpy as npimport shutildata = []for line in open("save.txt", "r"): # 设置文件对象并读取每一行文件 data.append(line)for a in data: #print(a) line3=a[:-1]
2021-04-14 10:52:59
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原创 从VOC到COCO
（二）获取result中文件名并去掉后缀，保存到txt中python读取文件名并排序后写入.txt中#coding:utf-8import osfile_path = "testxml"# os.listdir(file)会历遍文件夹内的文件并返回一个列表path_list = os.listdir(file_path)# print(path_list)# 定义一个空列表,我不需要path_list中的后缀名path_name=[]# 利用循环历遍path_list列表并且利用spl
2021-04-14 10:11:19
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原创 从VOC到COCO
选适量的xml当做测试集（一）从Annotation中随机抽取一定数量的xml文件做测试集import os, random, shutildef moveFile(fileDir): pathDir = os.listdir(fileDir) #取原始路径 filenumber=len(pathDir) rate=0.1 #自定义抽取的比例 picknumber=int(filenumber*rate) #按照rate比例从
2021-04-14 09:34:33
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空空如也
空空如也
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