一、数据集文件夹

新建一个文件夹，用来存放整个数据集，或者和voc2007一样的名字：VOC2007

然后像voc2007一样，在文件夹里面新建如下文件夹：

二、将训练图片放到JPEGImages

将所有的训练图片放到该文件夹里，然后将图片重命名为VOC2007的“000005.jpg”形式

三、标注图片，标注文件保存到Annotations

使用labelIImg 标注自己的图片

2、按照网页上的使用方法使用

(1)安装PyQt4和Lxml

(2)在labelImage 的目录下 shift+右键打开cmd 运行一下命令：

pyrcc4 -o resources.py resources.qrc

python labelImg.py

注：这个时候，就会出现labelimage的窗口

(3)labelimg窗口的使用方法：

• 修改默认的XML文件保存位置，可以用“Ctrl+R”，改为自定义位置，这里的路径不能包含中文，否则无法保存。

• 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt，可以修改默认类别，比如改成bus、car、building三个类别。

•“Open Dir”打开需要标注的样本图片文件夹，会自动打开第一张图片，开始进行标注

• 使用“Create RectBox”开始画框

• 完成一张图片后点击“Save”，此时XML文件已经保存到本地了。

• 点击“Next Image”转到下一张图片。

• 标注过程中可随时返回进行修改，后保存的文件会覆盖之前的。

• 完成标注后打开XML文件，发现确实和PASCAL VOC所用格式一样。

每个图片和标注得到的xml文件，JPEGImages文件夹里面的一个训练图片，对应Annotations里面的一个同名XML文件，一 一 对应，命名一致

标注自己的图片的时候，类别名称请用小写字母，比如汽车使用car，不要用Car

pascal.py中读取.xml文件的类别标签的代码：

cls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.lower().strip()]

写的只识别小写字母，如果你的标签含有大写字母，可能会出现KeyError的错误。

四、ImageSets\Main里的四个txt文件

在ImageSets里再新建文件夹，命名为Main，在Main文件夹中生成四个txt文件，即：

test.txt是测试集

train.txt是训练集

val.txt是验证集

trainval.txt是训练和验证集

VOC2007中，trainval大概是整个数据集的50%，test也大概是整个数据集的50%；train大概是trainval的50%，val大概是trainval的50%。

txt文件中的内容为样本图片的名字(不带后缀)，格式如下：

根据已生成的xml，制作VOC2007数据集中的trainval.txt ； train.txt ； test.txt ； val.txt

trainval占总数据集的50%，test占总数据集的50%；train占trainval的50%，val占trainval的50%；

上面所占百分比可根据自己的数据集修改，如果数据集比较少，test和val可少一些

代码如下：

%注意修改下面四个值

xmlfilepath='E:\Annotations';

txtsavepath='E:\ImageSets\Main\';

trainval_percent=0.5; #trainval占整个数据集的百分比，剩下部分就是test所占百分比

train_percent=0.5; #train占trainval的百分比，剩下部分就是val所占百分比

xmlfile=dir(xmlfilepath);

numOfxml=length(xmlfile)-2;#减去.和.. 总的数据集大小

trainval=sort(randperm(numOfxml,floor(numOfxml*trainval_percent)));

test=sort(setdiff(1:numOfxml,trainval));

trainvalsize=length(trainval); #trainval的大小

train=sort(trainval(randperm(trainvalsize,floor(trainvalsize*train_percent))));

val=sort(setdiff(trainval,train));

ftrainval=fopen([txtsavepath 'trainval.txt'],'w'); ftest=fopen([txtsavepath 'test.txt'],'w'); ftrain=fopen([txtsavepath 'train.txt'],'w'); fval=fopen([txtsavepath 'val.txt'],'w'); for i=1:numOfxml if ismember(i,trainval) fprintf(ftrainval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4)); if ismember(i,train) fprintf(ftrain,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4)); else fprintf(fval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4)); end else fprintf(ftest,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4)); end end fclose(ftrainval); fclose(ftrain); fclose(fval); fclose(ftest);

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37