数据的标注

PaddleDetection所使用的数据为VOC格式，使用labelimg作为标注工具，标注工具的下载安装见链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/9780704

下面以水果分类为例，演示一下数据标注过程，原始图片数据如下图所示：

打开软件，并导入图片：

选取标注文件的保存路径：

点击Create\nRectBox—框选目标–命名（下图中命名为apple）–点击OK—点击Save（完成一张）–点击Next Image 标注下一张：

标注完成以后会生成很多的xml文件：

打开一个xml文件：

创建VOC数据集格式

---VOC
    ------create_list.py
    --------label_list.txt
    --------train.txt
    --------val.txt
    ------Annotations
    	 ---------n个xml文件
    ------ImagesSet
         ---------Main
              --------get_list.py
              --------label_list.txt
              --------train.txt
              --------val.txt
    ------JPEGImages
    	 ---------n个img文件

其中Annotations存放标注生成的xml文件，JPEGImage存放图片，ImageSets存放对训练集和数据集的划分。

ImageSet下有Main文件，Main下需要建立一个label_list.txt，指标注的目标的名称(VOC文件夹下的label_list.txt与之相同)：

运行Main文件夹中的get_list.py，即可生成train.txt和val.txt，即将300张水果图片分成训练集和验证集两部分(此处生成的train.txt和val.txt是Main文件夹里的)：

//路径需要自己修改
import os
import random

train_precent=0.8 //划分比例
xml="C:/Users/Administrator/Desktop/dataset/fruit/fruit-detection/Annotations"
save="C:/Users/Administrator/Desktop/dataset/fruit/fruit-detection/ImageSets/Main"
total_xml=os.listdir(xml)

num=len(total_xml)
list=range(num)
tr=int(num*train_precent)
train=random.sample(list,tr)

ftrain=open("C:/Users/Administrator/Desktop/dataset/fruit/fruit-detection/ImageSets/Main/train.txt","w")
ftest=open("C:/Users/Administrator/Desktop/dataset/fruit/fruit-detection/ImageSets/Main/val.txt","w")

for i in range(num):
    name=total_xml[i][:-4]+"\n"
    if i in train:
        ftrain.write(name)
    else:
        ftest.write(name)

ftrain.close()
ftest.close()

运行VOC文件夹中的create_list.py，即可生成train.txt和val.txt，即生成含有路径信息以及图像和xml文件一一对应的文件(此处生成的train.txt和val.txt是VOC文件夹里的)：

import os
import os.path as osp
import re
import random

devkit_dir = './'


def get_dir(devkit_dir,  type):
    return osp.join(devkit_dir, type)


def walk_dir(devkit_dir):
    filelist_dir = get_dir(devkit_dir, 'ImageSets/Main')
    annotation_dir = get_dir(devkit_dir, 'Annotations')
    img_dir = get_dir(devkit_dir, 'JPEGImages')
    trainval_list = []
    test_list = []
    added = set()

    for _, _, files in os.walk(filelist_dir):
        for fname in files:
            img_ann_list = []
            if re.match('train\.txt', fname):
                img_ann_list = trainval_list
            elif re.match('val\.txt', fname):
                img_ann_list = test_list
            else:
                continue
            fpath = osp.join(filelist_dir, fname)
            for line in open(fpath):
                name_prefix = line.strip().split()[0]
                if name_prefix in added:
                    continue
                added.add(name_prefix)
                ann_path = osp.join(annotation_dir, name_prefix + '.xml')
                img_path = osp.join(img_dir, name_prefix + '.jpg')
                assert os.path.isfile(ann_path), 'file %s not found.' % ann_path
                assert os.path.isfile(img_path), 'file %s not found.' % img_path
                img_ann_list.append((img_path, ann_path))

    return trainval_list, test_list


def prepare_filelist(devkit_dir, output_dir):
    trainval_list = []
    test_list = []
    trainval, test = walk_dir(devkit_dir)
    trainval_list.extend(trainval)
    test_list.extend(test)
    random.shuffle(trainval_list)
    with open(osp.join(output_dir, 'train.txt'), 'w') as ftrainval:
        for item in trainval_list:
            ftrainval.write(item[0] + ' ' + item[1] + '\n')

    with open(osp.join(output_dir, 'val.txt'), 'w') as ftest:
        for item in test_list:
            ftest.write(item[0] + ' ' + item[1] + '\n')


if __name__ == '__main__':
    prepare_filelist(devkit_dir, '.')

至此，VOC数据集就已经构建完成了：

数据集地址
https://pan.baidu.com/wap/init?surl=ZO8OlqvWuMk_sqOwlo56rg
提取码：vw3b