资源简介

将标注好的YOLO格式数据转换成VOC数据格式,并将VOC数据格式转换成TFRECORDS格式,以便其他深度学习网络使用。

代码片段和文件信息

import os
import sys
import random
 
import numpy as np
import tensorflow as tf
 
import xml.etree.ElementTree as ET #操作xml文件
 
#我的标签定义只有两类,根据自己的图片而定
VOC_LABELS = {
    ‘TCFBA‘: (0 ‘TCFBA‘)
    ‘TTFBS‘: (1 ‘TTFBS‘)
}
 
# 图片和标签存放的文件夹.
DIRECTORY_ANNOTATIONS = ‘Annotations/‘
DIRECTORY_IMAGES = ‘JPEGImages/‘
 
# 随机种子.
RANDOM_SEED = 4242  
SAMPLES_PER_FILES = 200  #每个文件的样本数
 
#生成整数型,浮点型和字符串型的属性
def int64_feature(value):
    
    if not isinstance(value list):
        value = [value]
    return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=value))
 
def float_feature(value):
    
    if not isinstance(value list):
        value = [value]
    return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))
 
def bytes_feature(value):
    
    i

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       6025  2018-08-15 14:34  VOC_tfrecord.py

     文件       6203  2018-08-15 15:17  yolo2voc.py

     文件        220  2018-08-15 15:24  README.txt

----------- ---------  ---------- -----  ----

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