PyTorch VOC数据加载
- 这是一个读取VOC数据集的例子,供大家参考
- 但是我想这更适合作为一个云备份,哈哈
"""
因为我打算先搞一下目标检测
所以先用VOC这个轻量级的来做
"""import torch
import torch.utils.data as data
import numpy as np
import cv2
import xml # 标注是xml格式try:import xml.etree.cElementTree as ET # 解析xml的c语言版的模块
except ImportError:import xml.etree.ElementTree as ETVOC_CLASSES = {'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat','bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair','cow', 'diningtable', 'dog', 'horse','motorbike', 'person', 'pottedplant','sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor'
}# 把str映射为int
dict_classes = dict(zip(VOC_CLASSES, range(len(VOC_CLASSES))))
# print(dict_classes['aeroplane'])class ReadVOC(data.Dataset):def __init__(self, root):print("reading voc...")self.root = rootself.img_idx = []self.ano_idx = []self.bbox = []self.obj_name = [] # 类别train_txt_path = self.root + "/ImageSets/Main/train_val.txt" # train这个文件夹里面数量太少 换掉self.img_path = self.root + "/JPEGImages/"self.ano_path = self.root + "/Annotations/"# 首先读取txt文件进行训练集图片索引train_txt = open(train_txt_path)lines = train_txt.readlines()for line in lines:name = line.strip().split()[0]# print(name) # name is in str typeself.img_idx.append(self.img_path + name + '.jpg')self.ano_idx.append(self.ano_path + name + '.xml') # 最好是在这直接解析出bboxdef __getitem__(self, item):# print("getitem...")# print(self.img_idx[item])img = cv2.imread(self.img_idx[item])height, width, channels = img.shapetargrts = ET.parse(self.ano_idx[item]) # .getroot() # 运行时解析 逻辑更加清晰res = [] # 标注输出# find all obj in xmlfor obj in targrts.iter("object"): # 便利物体name = obj.find('name').text.lower().strip()class_idx = dict_classes[name]bbox = obj.find('bndbox')pts = ['xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']obj_bbox = []for i, pt in enumerate(pts):cur_pt = int(bbox.find(pt).text)cur_pt = cur_pt / width if i % 2 == 0 else cur_pt / height # scale height or widthobj_bbox.append(cur_pt)res.append(obj_bbox) # 当前obj的所有bboxdfres.append(class_idx)img, res = self.data_trans(img, res)return img, resdef __len__(self):data_lenth = len(self.img_idx)# print('data lenth is ', data_lenth)return data_lenth# 标注输入使用w h归一化的相对坐标def data_trans(self, img_input, bbox_input):# print("trans...")goal_size = (400, 400)# 在这时候,图像尺寸可以变化,只要目标不发生平移等等img = cv2.resize(img_input, goal_size)# pre-process input imgimg = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).float()# 把bbox转换成绝对坐标# bbox = [bbox_input[0] * goal_size[0], bbox_input[1] * goal_size[1], bbox_input[2] * goal_size[0], bbox_input[3] * goal_size[1]]# bbox = list(map(int, bbox))bbox = torch.tensor(bbox_input[0])return img, bboxif __name__ == "__main__":ReadVOC(root='/home/.../data/VOCdevkit/VOC2012')
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2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57