vocdevkit - 腾讯云开发者社区

$ tar xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar $ tar xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar $ tar xvf VOCdevkit_08-Jun-...$ cd ~/work $ cp -r ~/software/caffe/py-faster-rcnn/ ./ $ ln -s VOCdevkit py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007...$ sudo pip install -U numpy 问题： AssertionError: Path does not exist: /home/fc/py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007.../VOC2007/ImageSets/Main/trainval.txt 解决：检查链接VOCdevkit2007并无问题，而且trainal.txt也存在。...最好直接删除VOCdevkit2007链接，把~/work下的VOCdevkit目录直接拷贝到py-faster-rcnn/data/下并更名为VOCdevkit2007 问题： I0106 13:49

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由PASCAL VOC的trainval.txt生成test.txt

import osrootann = 'D:\dataset\VOCdevkit\VOCdevkit\VOC2012\Annotations'roottrainval = 'D:\dataset\VOCdevkit...\VOCdevkit\VOC2012\ImageSets\Main\\trainval.txt'roottest = 'D:\dataset\VOCdevkit\VOCdevkit\VOC2012\ImageSets

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人工智能数据集可视化统计分析工具：快速了解你的数据集

/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages。物体检测标签。对于 PascalVOC，构造函数需要带有注释 ..../VOCdevkit/VOC2007/Annotations和类列表的文件夹。.../VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages") ) # Analyze object detections. label_input = PascalVOCObjectDetectionInput.../VOCdevkit/VOC2007/Annotations"), category_names=( "person,bird,cat,cow,dog,horse,sheep,aeroplane

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从零开始带你一步一步使用YOLOv3训练自己的数据

方法很简单，建立如下目录层级：然后将 100 张 .jpg 图片放入到 VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages 目录下，将 100 个 .xml 文件放入到 VOCdevkit/VOC2007...三、准备数据将我们之前准备好的包含 100 张 .jpg 图片和 100 个 .xml 文件的 VOCdevkit 文件夹拷贝到 darknet 目录下，替换原来的 VOCdevkit 文件夹。...进入到 darknet/VOCdevkit/VOC2007/ 目录下，新建 test.py 脚本，脚本内容如下： import os import random trainval_percent =.../VOC%s/labels/'%(year)): os.makedirs('VOCdevkit/VOC%s/labels/'%(year)) image_ids = open('...同时，在 VOCdevkit/VOC2007 目录下也会多生成一个 labels 文件夹，labels 文件夹里存放的就是训练集每个图片包含的类别、矩形框四个坐标信息。这时候数据集正式完成。

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yolo3 检测出图像中的不规则汉字

准备数据 1、准备了151张含有汉字的图像，将这些图像放在keras-yolo3-master\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages ?...2、用LabelImgv1.3.3标记这些图像，标记命名为"chinese"，自动生成.xml文件，将这些.xml文件放在keras-yolo3-master\VOCdevkit\VOC2007\Annotations...运行VOCdevkit\VOC2007\下的test.py，会自动建好这四个文件。 ?...进行预测运行keras-yolo3-master\yolo.py，识别的结果会存储到keras-yolo3-master\VOCdevkit\VOC2007\SegmentationClass中，部分结果如下

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Python批量修改.xml文件里的路径

修改后的路径为：E:/Data_study/yolo_tf2.1/VOCdevkit/VOC2007/Annotations/000001.jpg 下面说说代码实现： import os import...os.path from xml.etree.ElementTree import parse, Element # .xml文件地址 path = "E:/Data_study/yolo_tf2.1/VOCdevkit...not os.path.isdir(xmlFile): print(xmlFile) pass path = "E:/Data_study/yolo_tf2.1/VOCdevkit...xmlFile)[0] # 文件名+后缀 part1 = part + '.jpg' # path里的新属性值： newStr1 = 'E:/keras-yolo3-master/VOCdevkit

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Labelimg制作数据集「建议收藏」

无需编译下载地址：https://tzutalin.github.io/labelImg/ 2、图片标注 ① 仿照VOC2007在py-faster-rcnn-master\data目录下新建文件夹“VOCdevkit2007...”，在VOCdevkit2007\VOC2007目录下新建如图5个文件夹（前3个必须有）。...blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446 import os path = "F:\caffe\py-faster-rcnn-master\data\VOCdevkit...占总数的比例 train_percent = 0.5 # train占trainval的比例 xmlfilepath = r'F:\caffe\py-faster-rcnn-master\data\VOCdevkit2007...\VOC2007\Annotations' txtsavepath = r'F:\caffe\py-faster-rcnn-master\data\VOCdevkit2007\VOC2007\ImageSets

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基于Yolov8网络进行目标检测（二）-安装和自定义数据集

/VOC2012/Annotations', txt_path='VOCdevkit/VOC2012/ImageSets/Main') # 训练+验证集一共所占的比例为0.8，剩下的0.2就是测试集.../VOC2012/Annotations txtsavepath = opt.txt_path # VOCdevkit/dataset/ImageSets/Main # 获取标注文件数量.../VOC2012/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8') outFile = open(absPath + '/VOCdevkit.../VOC2012/YOLOLabels/'): os.makedirs(absPath + '/VOCdevkit/VOC2012/YOLOLabels/') for imageSet.../Main/%s.txt' % (imageSet)).read().strip().split() listFile = open(absPath + '/VOCdevkit/VOC2012

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YOLOv5超详细的入门级教程（训练篇）（二）——VOC2007模型复现

- 在data目录下，放入VOCdevkit（包括了一整个VOC2007数据集），在相同的文件夹内创建voc2yolo.py，内容如下，并运行 import xml.etree.ElementTree.../VOC%s/Annotations/%s.xml'%(year, image_id)) out_file = open('VOCdevkit/VOC%s/labels/%s.txt'%(year.../VOC%s/labels/'%(year)): os.makedirs('VOCdevkit/VOC%s/labels/'%(year)) image_ids = open('...VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/%s.txt'%(year, image_set)).read().strip().split() list_file = open.../VOC%s/JPEGImages/%s.jpg\n'%(wd, year, image_id)) 换成 list_file.write('%s\VOCdevkit\VOC%s\JPEGImages

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Labelimg制作数据集

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Python读取VOC中的xml目标框实例

/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000282.jpg" ObjBndBoxSet=GetAnnotBoxLoc(r"..../VOCdevkit/VOC2007/Annotations/000282.xml") print(ObjBndBoxSet) display(ObjBndBoxSet,pic) 输出结果：.../VOC2012/Annotations","/home/wxy/Dashboard/dataset/VOCdevkit/VOC2012/test") 使用labelimg对图像进行标注，folder目录需要修改一下...import xml.etree.ElementTree as ET import os for i in os.listdir('/home/wxy/Dashboard/dataset/VOCdevkit.../VOC2012/Annotations'): tree = ET.parse('/home/wxy/Dashboard/dataset/VOCdevkit/VOC2012/Annotations'

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PASCAL VOC数据集训练集、验证集、测试集的划分和提取

.close()2、训练集、验证集和测试集提取(只给出trian文件的提取方法)# -*- coding:UTF-8 -*-import shutilf_txt = open('D:\dataset\VOCdevkit...\split\VOC2007\ImageSets\Main\\trainval.txt', 'r')f_train = 'D:\dataset\VOCdevkit\VOC2007\\train'context...context: imagename = imagename[0:6] imagename = imagename + '.jpg' imagepath = 'D:\dataset\VOCdevkit

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YOLO3训练自己数据（超详细步骤）

三：准备数据集首先创建一个目录来存储所有数据，如VOCdevkit/来包含VOC训练数据的子目录。...创建子目录各文件夹结构如下所示： —VOCdevkit ——VOC2019 ———Annotations ———ImageSets ————Main ———JPEGImages 图片及标注可以从网上找.../VOC2019/JPEGImages/' dest='/home/lixiaoyu/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2019/ImageSets/Main/train.txt...' dest2='/home/lixiaoyu/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2019/ImageSets/Main/val.txt' file_list...如2019_train.txt和2019_val.txt文件,还会在VOCdevkit/VOC2019/labels/中生成大量标签文件。

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VOC2012 分割数据转 lmdb 格式 python 代码

caffe if __name__ == '__main__' : train_list_file = '/home/guest/caffe/examples\ /VOC2012ext/VOCdevkit...ImageSets/Segmentation/val.txt' train_images_root = '/home/guest/caffe/examples\ /VOC2012ext/VOCdevkit...VOC2012ext_val_label_lmdb',\ map_size=int(1e12)) train_images_root = '/home/guest/caffe/examples\ /VOC2012ext/VOCdevkit

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【目标检测】SSD目标检测

VOC2007包含训练集和测试集，VOC2012只包含训练集，将下载好的数据解压，目录结构为data/VOCdevkit/VOC2007和data/VOCdevkit/VOC2012。...默认prepare_voc_data.py和VOCdevkit在相同目录下，且生成的文件列表也在该目录次数。...下面是trainval.txt前几行输入示例： ```text VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000005.jpg VOCdevkit/VOC2007/Annotations.../000005.xml VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000007.jpg VOCdevkit/VOC2007/Annotations/000007.xml VOCdevkit...下面给出infer.res的一些输出样例： VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/006936.jpg 12 0.997844 131.255611777 162.271582842

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用Keras Tensorflow 2.0实现YOLO V1

/data/VOCtrainval_06-Nov-2007/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000012.jpg 156,97,351,270,6 ..../data/VOCtrainval_06-Nov-2007/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000026.jpg 90,125,337,212,6 ..../data/VOCtrainval_06-Nov-2007/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000207.jpg" label = "1,205,113,320,5" l =.../data/VOCtrainval_06-Nov-2007/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000012.jpg', '..../data/VOCtrainval_06-Nov-2007/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000005.jpg', '.

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手把手教你用深度学习做物体检测(二)：数据标注

/VOC%s/Annotations/%s.xml'%(year, image_id)) out_file = open('VOCdevkit/VOC%s/labels/%s.txt'%(year.../VOC%s/labels/'%(year)): os.makedirs('VOCdevkit/VOC%s/labels/'%(year)) image_ids = open('...VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/%s.txt'%(year, image_set)).read().strip().split() list_file = open...('%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w') for image_id in image_ids: list_file.write('%s/VOCdevkit...除了上面的几个文件外，我们还会发现在VOCdevkit/VOC2007目录下生成了一个labels目录，该目录下生成了和JPEGImages目录下每张图片对应的txt文件，所以如果有500张图片，就会有

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YOLO:实时目标检测

文件（http://host.robots.ox.ac.uk:8080/eval/downloads/VOC2012test.tar）之后，运行以下命令: tar xf 2012test.tar cp VOCdevkit...`pwd`'/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/?; s?$?.jpg?'.../VOC2007/labels/和VOCdevkit/VOC2012/labels/。...现在，你的VOC目录下应该是这个样子的： ls 2007_test.txt VOCdevkit 2007_train.txt voc_label.py 2007_val.txt VOCtest...标注信息在下面两个路径中 /darknet/VOC/VOCdevkit/VOC2007/labels/ /darknet/VOC/VOCdevkit/VOC2012/labels/ 上面所做的就是训练自己的数据集之前所要准备的数据信息了

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SSD(Single Shot MultiBox Detector):ubuntu16安装及训练自己的数据集(VOC2007格式)过程记录

在$home下创建一个data文件 cd ~ mkdir data mkdir data/VOCdevkit mkdir data/VOCdevkit/VOC2007 将自己的数据集复制在 VOC2007.../bin/bash root_dir=$HOME/data/VOCdevkit/ sub_dir=ImageSets/Main bash_dir="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE...cd $root_dir redo=1 data_root_dir="$HOME/data/VOCdevkit" dataset_name="VOC2007" mapfile="$root_dir/data

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VOC数据集解析 VOC2007解析

pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar DevKit：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit...得到一个VOCdevkit，再打开里面： ?...同样也是一个VOCdevkit，然后打开： ? 里面便是VOC2007，再点开，就得到5个文件夹： ? 这就是我们需要搞清楚的5个文件夹了， A....很明显，这个就需要去VOCdevkit_08-Jun-2007 里面找咯，那里面有创建这个数据集的所有代码 VOCdevkit_08-Jun-2007\VOCdevkit\VOCcode 中的 VOClabelcolormap.m

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caffe的demo测试

由PASCAL VOC的trainval.txt生成test.txt

人工智能数据集可视化统计分析工具：快速了解你的数据集

从零开始带你一步一步使用YOLOv3训练自己的数据

yolo3 检测出图像中的不规则汉字

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YOLO3训练自己数据（超详细步骤）

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【目标检测】SSD目标检测

用Keras Tensorflow 2.0实现YOLO V1

手把手教你用深度学习做物体检测(二)：数据标注

YOLO:实时目标检测

SSD(Single Shot MultiBox Detector):ubuntu16安装及训练自己的数据集(VOC2007格式)过程记录

VOC数据集解析 VOC2007解析

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