自己的分类数据集处理为ILSVRC数据集的格式

2023-08-15 09:38| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录前言一、原始数据集二、格式转换总结

前言

本篇主要介绍如何将已有的图像分类数据集转换为ILSVRC格式的数据集

一、原始数据集

原始分类数据集的数据结构大致如下：在这里插入图片描述然后train和val目录下是我们以类别名命名的文件夹，如图：也就是需要满足如下结构：

-数据集 -train -class1 -class2 ... -val -class1 -class2 二、格式转换

转换代码如下：

import os root=""#数据集根目录 class_id={} #类别对应id的字典，如：{class1:0,class2:1} ,这个一定要记住 def create_txt(filename,mode): filepath=os.path.join(root,filename) with open(filepath,"a+") as f: img_dir=os.path.join(root,mode) for root1,dirs,files in os.walk(img_dir): for file in files: classname=root1.split(os.path.sep)[-1] imgpath=os.path.join(root1,file) data=imgpath+" "+str(class_id[classname])+"\n" f.write(data) if __name__ == '__main__': create_txt("val.txt","val") #训练集即为create_txt("train.txt","train")

执行完后，会在train和val的统计目录生成train.txt和val.txt，如图：在这里插入图片描述里面记录的信息就是图片路径+类别id

总结

以上就是本篇的全部内容，如有问题，欢迎评论区交流

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