制作voc2007数据格式的数据集

时间：2023-12-05 09:37:38

最近按照博主分享的流程操作，将自己遇到的难题记录下来，附上原博文链接：https://blog.csdn.net/jx232515/article/details/78680724

使用SSD训练自己的数据集,就要制作成voc2007的数据格式,然后才能转化数据格式进行训练.

第一步：首先了解VOC2007数据集的内容

1)JPEGImages文件夹

文件夹里包含了训练图片和测试图片，混放在一起

2)Annatations文件夹

文件夹存放的是xml格式的标签文件，每个xml文件都对应于JPEGImages文件夹的一张图片

3)ImageSets文件夹

Action存放的是人的动作，我们暂时不用
Layout存放的人体部位的数据。我们暂时不用
Main存放的是图像物体识别的数据，分为20类，Main里面有test.txt, train.txt, val.txt,trainval.txt.这四个文件我们后面会生成
Segmentation存放的是可用于分割的数据,做检测识别也是用不到的.

4)其他的文件夹不解释了.

如果你下载了VOC2007数据集，那么把它解压，把各个文件夹里面的东西删除，保留文件夹名字。如果没下载，那么就仿照他的文件夹格式，自己建好空文件夹就行。

第二步：处理JPEGSImages文件夹(不重命名也可以).

1)把你的图片放到JPEGSImages里面，在VOC2007里面，人家的图片文件名都是000001.jpg类似这样的，我们也统一格式，把我们的图片名字重命名成这样的.这里提醒下,若是使用软件或者其他代码重命名,一定注意jpg和xml文件一一对应,若有的程序是随机重命名,就要小心jpg和xml文件不对应.

%%
clc;
clear;
maindir='H:\medical_data\voctest\JPEGImage\';
name_long=6;%图片名字的长度，如000001.jpg为6,最多9位,可修改
num_begin=1;%图像命名开始的数字如000123.jpg开始的话就是123

subdir= dir(maindir);
%%
% dir得到的为结构体数组每个元素都是如下形式的结构体： 
%        name    -- filename
%        date      -- modificationdate
%         bytes     --number of bytes allocated to the file
%        isdir       -- 1 if name is a directory and0 if not
%         datenum --modification date as a MATLAB serial date number
%%
n=1;
fori = 1:length(subdir)
  if ~strcmp(subdir(i).name ,'.') &&~strcmp(subdir(i).name,'..')
           img=imread([maindir,subdir(i).name]);
           imshow(img);
           str=num2str(num_begin,'%09d');
           newname=strcat(str,'.jpg');
           newname=newname(end-(name_long+3):end);
           system(['rename '[maindir,subdir(i).name] ' ' newname]);
           num_begin=num_begin+1;
           fprintf('已经处理%d张图片\n',n);
           n=n+1;
          pause(0.1);%可以把暂停去掉
        end
    end

3.生成Annatations

网上很多教程，但是我觉得都很麻烦，直到我遇到了一位大神做的软件，手动标注，会自动生成图片信息的xml文件
1)在这里下载：https://github.com/tzutalin/labelImg，使用很简单
2)保存的路径就是我们的Annatations文件夹，
3)一张张的慢慢画框.做标签.

4.第四步：生成ImageSets文件夹中的Main文件夹中的四个文件. 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.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%,下面的代码生成这四个文件,百分比可以自己调整.

import os

import random  

trainval_percent = 0.7

train_percent = 0.5

xmlfilepath = 'Annotations'

txtsavepath = 'ImageSets\Main'

total_xml = os.listdir(xmlfilepath)  

num=len(total_xml)

list=range(num)

tv=int(num*trainval_percent)

tr=int(tv*train_percent)

trainval= random.sample(list,tv)

train=random.sample(trainval,tr)  

ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')

ftest = open('ImageSets/Main/test.txt', 'w')

ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt', 'w')

fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w')  

for i  in list:

    name=total_xml[i][:-4]+'\n'

    if i in trainval:

        ftrainval.write(name)

        if i in train:

            ftrain.write(name)

        else:

            fval.write(name)

    else:

        ftest.write(name)  

ftrainval.close()

ftrain.close()

fval.close()

ftest .close()  </span>

4.生成lmdb文件

首先进入caffe目录,可以看到/data/VOC0712/有create_list.sh,create_data.sh和其他文件.我们运行这两个脚本文件就可以转换成lmdb数据格式,用于模型训练.

我们制作自己的数据,就可以把该文件夹的create_list.sh和create_data.sh, labelmap_voc.prototxt复制放入自己的文件夹,我的文件夹是(zyt).

注意create_list.sh和create_data.sh中路径的修改，修改为自己的路径，把原来的labelmap_voc.prototxt的类别要改成自己的类别,

将该文件中的类别修改成和自己的数据集相匹配，注意需要保留一个label0, background类别，要不会出错。

（1）create_list.sh修改如下：

root_dir=$HOME/data/VOCdevkit/（本人仿照VOC2007和VOC2012,也将制作的数据集zyt文件夹存放于HOME/data/VOCdevkit目录下，若数据集不是该路径，此行代码要进行修改）

sub_dir=ImageSets/Main

bash_dir="$(cd"$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"

fordataset in trainval test

do

dst_file=$bash_dir/$dataset.txt

if[ -f $dst_file ]

then

rm-f $dst_file

fi

forname in zyt# VOC2012

do

if[[ $dataset == "test" && $name == "VOC2012"]]

then

continue

（2）create_data.sh修改如下：

cur_dir=$(cd$( dirname ${BASH_SOURCE[0]} ) && pwd )

root_dir=$cur_dir/../..

cd$root_dir

redo=1

data_root_dir="$HOME/data/VOCdevkit"

dataset_name="zyt"

mapfile="$root_dir/data/$dataset_name/labelmap_voc.prototxt"

anno_type="detection"

db="lmdb"

min_dim=0

max_dim=0

width=0

height=0

extra_cmd="--encode-type=jpg--encoded"（若数据集图片格式为png，则讲jpg改为png）

改完之后进入home/caffessd/caffe目录下，用命令运行分别以下两个文件就可以转换成lmdb数据格式.

#Create the trainval.txt, test.txt, and test_name_size.txt incaffessd/caffe/data/zyt/   
./data/zyt/create_list.sh
#You can modify the parameters in create_data.sh if needed.    
#It will create lmdb files for trainval and test with encoded originalimage:    
#   -$HOME/data/VOCdevkit/zyt/lmdb/zyt_trainval_lmdb   (lmdb和zyt_trainval_lmdb这两个文件夹是生成的 )
#  -$HOME/data/VOCdevkit/zyt/lmdb/zyt_test_lmdb (lmdb和zyt_test_lmdb这两个文件夹是生成的 )
#and make soft links at caffessd/caffe/examples/zyt/  (此examples目录下的zyt文件夹是生成的 )
./data/zyt/create_data.sh

此时发现执行create_data.sh时还是出错了，报错为：AttributeError:'module' object has no attribute'LabelMap'，原因是没有添加环境变量，
解决方式：其中$CAFFE_ROOT是本caffe的根目录，注意换成自己的.

echo"export PYTHONPATH=$home/zyt/caffe/python">> ~/.profile      
source ~/.profile     
echo $PYTHONPATH #检查环境变量的值

当看到生成lmdb文件就是制作成功了.

至此,数据制作完成.下一步即可考虑如何使用自己制作的数据进行训练.

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