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    “平民化”半结构数据处理

    伴随着大数据技术的兴起,半结构化数据得到了迅猛发展,时至今日仍趋势不减。半结构化数据被视为一种特殊的结构化数据,其拥有语义元素,是一种自描述结构。常见的半结构数据格式有,XML、Json等。据IDC预测,2025年,结构化数据规模将达35ZB,约占数据总量的20%。虽无准确数据表明半结构化数据在结构化数据中的占比。但通过我们对日常生产、生活中遇到的各类数据格式推断,半结构化数据占有结构化数据的半壁江山不算为过。比如,我们生活中最常遇到的HTML数据等就是一种特殊的XML结构。伴随着半结构化数据的广泛应用,面向半结构化数据的分析处理需求也不断提升。

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    使用python批量修改XML文件中图像的depth值

    最近刚刚接触深度学习,并尝试学习制作数据集,制作过程中发现了一个问题,现在跟大家分享一下。问题是这样的,在制作voc数据集时,我采集的是灰度图像,并已经用labelimg生成了每张图像对应的XML文件。训练时发现好多目标检测模型使用的训练集是彩色图像,因此特征提取网络的输入是m×m×3的维度的图像。所以我就想着把我采集的灰度图像的深度也改成3吧。批量修改了图像的深度后,发现XML中的depth也要由1改成3才行。如果重新对图像标注一遍生成XML文件的话太麻烦,所以就想用python批量处理一下。果然在网上找到了类似的代码,简单修改一下就可以实现我们想要的功能了。

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