Windows10环境下解压使用Glint360K数据集

Windows10环境下解压使用Glint360K数据集

  • Windows10环境下解压使用Glint360K数据集
    • Glint360K数据集介绍
    • 详细操作步骤
      • 下载数据集
      • 下载并安装Git
      • 第一步解压
      • 第二步解压

Glint360K数据集介绍

关于Glint360k数据集的介绍:
参见:知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/265673438
数据集已经开源:
GitHub开源链接https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/recognition/partial_fc#glint360k
论文地址lhttps://arxiv.org/abs/2010.05222

详细操作步骤

下载数据集

在GitHub上找到数据集的百度云下载链接,提取码:o3az 下载数据集。


下载完成后,得到这样的文件
github教程上虽然给了解压命令,但是是针对Linux系统的,那么针对Windows系统,怎么做呢?答案就是使用Git

下载并安装Git

Git下载链接:https://git-scm.com/download/win

Git安装教程https://www.jianshu.com/p/414ccd423efc

第一步解压


Git的安装完成后,打开数据文件夹
鼠标右键,点击"Git Bash Here"

然后输入官方给出的命令:

cat glint360k_* | tar -xzvf -

不要忘记了最后的"-"

(操作时间原因,两张图片路径略有不同,但这不重要)

数据集很大,耐心等待
数据集很大,耐心等待
数据集很大,耐心等待

解压完后,就会得到这样的文件数据集:

到这一步,文件是可以直接使用的。
比如.bin文件,.rec文件,具体的,小伙伴们自己可以查找相关资料

此图来自实验室李学长的指导,数据集在Windows 10上的解压,离不开学长的帮助,在此鸣谢!!Thank you!

第二步解压

在得到这些文件以后,如何查看数据集的图片呢?

链接如下:https://github.com/deepinsight/insightface/blob/master/recognition/partial_fc/unpack_glint360k.py

单个文件不好下载,就可以直接复制下面的代码,然后命名为unpack_glint360k.py

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_functionimport argparse
import osimport cv2
import mxnet as mxdef main(args):include_datasets = args.include.split(',')rec_list = []for ds in include_datasets:path_imgrec = os.path.join(ds, 'train.rec')path_imgidx = os.path.join(ds, 'train.idx')imgrec = mx.recordio.MXIndexedRecordIO(path_imgidx, path_imgrec, 'r')  # pylint: disable=redefined-variable-typerec_list.append(imgrec)if not os.path.exists(args.output):os.makedirs(args.output)#imgid = 0for ds_id in range(len(rec_list)):imgrec = rec_list[ds_id]s = imgrec.read_idx(0)header, _ = mx.recordio.unpack(s)assert header.flag > 0seq_identity = range(int(header.label[0]), int(header.label[1]))for identity in seq_identity:s = imgrec.read_idx(identity)header, _ = mx.recordio.unpack(s)for _idx in range(int(header.label[0]), int(header.label[1])):s = imgrec.read_idx(_idx)_header, _img = mx.recordio.unpack(s)label = int(_header.label[0])class_path = os.path.join(args.output, "id_%d" % label)if not os.path.exists(class_path):os.makedirs(class_path)_img = mx.image.imdecode(_img).asnumpy()[:, :, ::-1]  # to bgrimage_path = os.path.join(class_path, "%d_%d.jpg" % (label, imgid))cv2.imwrite(image_path, _img)imgid += 1if imgid % 10000 == 0:print(imgid)if __name__ == '__main__':parser = argparse.ArgumentParser(description='do dataset merge')# generalparser.add_argument('--include', default='', type=str, help='')parser.add_argument('--output', default='', type=str, help='')args = parser.parse_args()main(args)

然后使用cmd命令行运行

python unpack_glint360k.py  --include=E:\glint360k\glint360k  --output=E:\glint360k_unzip
#E:\glint360k\glint360k 是指解压出来的文件所在的文件夹,如下图所示
#E:\glint360k_unzip  是你希望最后解压出来的文件在哪个文件夹
#这是我解压时的设置


输入命令运行后,就开始解压了:

tip:
1.python的相关依赖需要自己安装
2.我这里是把解压的py文件放到数据集文件夹下,所以需要进行路径切换


数据集很大,耐心等待
数据集很大,耐心等待
数据集很大,耐心等待

最后数据集解压完成!!!


放几张数据集的图片



至此,数据集在Windows 10上就解压完毕了!!!!

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