parse_args() #加载图片的类别名字 def load_classes(path="./labels/coco.names"): with open(path, "r") as fp: names = fp.read().split("\n")[:-1] return names #测试转换的图片是否正确 def test_image_convrt(images_path= "./val2017", label_path="./labels/valid", class_name = ...
if __name__ == "__main__": # 初始化PaddlePaddle paddle.init(use_gpu=True, trainer_count=2) # 设置数据参数 data_args = data_provider.Settings( data_dir='../data', label_file='../data/label_list', resize_h=cfg.IMG_HEIGHT, resize_w=cfg.IMG_WIDTH, mean_value=[104, 117, 124]...
path.join(args.voc_root, 'VOC2007', 'ImageSets', 'Main') + os.sep + '{:s}.txt' 如不修改,则imgsetpath 不能正常拼接出来,导致报错 5.3运行eval.py验证模型 训练了几个小时,得到模型ssd300_COCO_25000.pth 验证结果如下: Evaluating detections Writing aeroplane VOC results file Writing bicycle ...
# 需要导入模块: import data [as 别名]# 或者: from data importVOCDetection[as 别名]defDatasetSync(dataset='VOC',split='training'):ifdataset=='VOC':#DataRoot=os.path.join(args.data_root,'VOCdevkit')DataRoot=args.data_root dataset =VOCDetection(DataRoot, train_sets, SSDAugmentation( args....
具体调用方法如下,train_file_list为训练数据;dev_file_list为测试数据;data_args为数据集的设置;init_model_path为初始化模型参数,在第三章CIFAR彩色图像识别我们就谈到SSD神经网络很容易发生浮点异常,所以我们要一个预训练的模型来提供初始化训练参数,笔者使用的是PaddlePaddle官方提供的预训练的模型: ...
img_prefix=data_root + 'VOC2007/', pipeline=test_pipeline)) evaluation = dict(interval=1, metric='mAP') # optimizer optimizer = dict(type='SGD', lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0001) optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) ...
json.dump(json_data, jsonFile, ensure_ascii=False, indent=4, separators=(',', ': ')) jsonFile.close() shutil.copy(img_path, save_path) class Voc2Json(): def __init__(self,args): self.voc_base_dir = args.VOC_base_dir self.save_path = args.save_path self.classes = args.cla...
2、修改data settings部分,主要是了dataset_type、data_root、img_scale、ann_file、img_prefix变量的值: 修改data settings部分1 修改data settings部分2 最后的runtime settings也可以修改一下,比如total_epochs和workflow【[('train', 1)]表示只训练,不验证;[('train', 2), ('val', 1)] 表示2个epoch训练...
在根目录文件下 在创建data\dataset\voc_train.txt文件。(这个文件目录,可以根据自己需求修改,只是把代码里面的路径修改即可。) 最后运行在把xml文件转化成我们的txt文件就可以了: import os import argparse import xml.etree.ElementTree as ET defconvert_voc_annotation(data_path,data_type,anno_path,use_difficu...
def__init__(self,root,transform=None,target_transform=None,is_test=False,keep_difficult=False,label_file=None):"""Dataset for VOC data. Args: root: the root of the VOC2007 or VOC2012 dataset, the directory contains the following sub-directories: Annotations, ImageSets, JPEGImages, Segmentatio...