self.btnDel = Button(self.frame, text = 'Delete', command = self.delBBox) self.btnDel.grid(row = 3, column = 2, sticky = W+E+N) self.btnClear = Button(self.frame, text = 'ClearAll', command = self.clearBBox) self.btnClear.grid(row = 4, column = 2, sticky = W+E+N)...
1#-*- coding:utf-8 -*-2#---3#Name: Object bounding box label tool4#Purpose: Label object bboxes for ImageNet Detection data5#Author: Qiushi6#Created: 06/06/201478#9#---10from__future__importdivision11fromTkinterimport*12importtkMessageBox13fromPILimportImage, Image...
VOC格式数据集从000000.jpg转换为从1.jpg开始的自然排列。 import os path="/home/henry/Files/URPC2018/UPRC2018UnderWaterDetection/cla6/JPEGImagesc"path1="/home/henry/Files/URPC2018/UPRC2018UnderWaterDetection/cla6/1"filelist=os.listdir(path)#该文件夹下所有的文件(包括文件夹)forfileinfilelist:#遍...
关于VOC2007数据集的其他详细信息可见→VOC2007数据集详细分析。 二、DOTA数据集 DOTA数据集的官方链接→DOTA数据集链接。 DOTA数据集(全称A Large-scale Dataset for Object DeTection in Aerial Images)是用于航拍图像中的目标检测的大型图像数据集, 它可用于发现和评估航拍图像...
caffe-ssd 训练自己的VOC数据集(二):训练生成的lmdb数据 接上一篇我的博客:caffe-ssd 训练自己的VOC数据集(一):转换VOC xml数据为lmdb格式 在caffe-ssd/data/VOCdevkit/VOC2007/lmdb目录内应该生成了:VOC2007_test_lmdb 和 VOC2007_trainval_lmdb两个文件夹: 到这里我们就要开始训练过程了。 第一步:切换到caf...
所以在这里才要对从xml文件中读取的xmin,ymin,xmax,ymax 统统减1将坐标变为我们做数据处理时所需要的0-based坐标。 代码语言:javascript 复制 # py-faster-rcnn/lib/datasets/pascal_voc.py(line207)# Make pixel indexes0-based x1=float(bbox.find('xmin').text)-1y1=float(bbox.find('ymin').text...
SSD-Tensorflow 目标检测(自定义数据集(VOC2007格式)),一、准备搭建SSD框架,下载解压即可下载pascalvoc数据,自己的数据根据voc格式改写(图片的名称,不用拘泥于6位数字,其他命名也可以)
test.txt是测试集,train.txt是训练集,val.txt是验证集,trainval.txt是训练和验证集。内容为文件名。 VOC2007中,trainval大概是整个数据集的50%,test也大概是整个数据集的50%;train大概是trainval的50%,val大概是trainval的50%。 由于本次数据较少,两类共计约400张,train、val、test各占33%。
一、VOC2007数据集 VOC2007数据集的文件结构如下图所示。 其中,文件夹Annotations中存放的是图像的标注信息的xml文件,命名从000001.xml开始;文件夹ImageSets中存放的是图像划分的集合的txt文件,目标检测任务对应的train、val、trainval、test数据集的txt文件...