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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