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利用 paddle 深度学习，通过 (jpg + xml) 文件格式创建 VOC 数据集。

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简介：
鉴于模型训练对VOC训练集的需求，且现有数据集仅包含图像以及预先生成的XML文件，因此必须自行对VOC数据集进行进一步的处理和调整。现在，我们正式开始这项工作。以下是文章目录的结构设计，旨在构建VOC数据集文件夹：首先，利用程序生成位于Main目录下四个文本文件；随后，对XML文件中原有的属性进行修改；最后，重新构建VOC数据集文件夹的目录结构，具体如图所示：---VOC2007 ------Annotations ---------包含若干个XML文件 ------ImagesSet ---------Action ---------Layout ---------Segmentation ---------Main

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  • Paddle深度学习：利用(jpg+xml)构建VOC数据集
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    本教程介绍如何使用Paddle框架高效地从jpg图像和xml标注文件中构建VOC格式的数据集，助力深度学习训练与开发。 由于模型需要VOC训练集，并且现有的数据集中只有图片和已经制作好的xml文件，因此必须自行进行VOC数据集的再加工。以下是操作步骤： 1. 构建VOC数据集文件夹结构。 2. 使用程序生成Main下的四个txt文件。 3. 修改xml中的原始文件属性。 构建VOC数据集的具体目录如下： --- - VOC2007 - Annotations - n个xml文件 - ImageSets - Action - Layout - Segmentation - Main
     
  • 创建VOC数据集的XML文件
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    本教程详细介绍如何为图像识别任务创建和标注XML格式的VOC数据集文件。通过实例讲解，帮助用户掌握数据准备的关键步骤。 制作VOC数据集的xml文件（一张图片可包含多个目标包围框）。
     
  • 将深度学习数据集的txt文件转换为xml格式
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    本项目提供了一种高效的工具或脚本，用于将深度学习中常用的数据集从txt文本格式便捷地转化为xml格式，便于用户在不同框架和平台间灵活使用。 在YOLOv5中常用的是一种TXT文件格式的数据集，其中包含了目标检测的标注信息。如果需要将这些TXT文件转换为XML文件格式，可以按照以下步骤操作： 1. **读取TXT文件**：首先，打开并读取包含目标检测标注信息的TXT文件。每行通常表示一个单独的目标对象，并且每个目标由一系列数据组成，包括边界框坐标和类别标签等。 2. **解析TXT文件**：对于每一个在TXT中定义的目标，需要从该文件中提取出所需的信息，比如边界框的位置、尺寸以及所属类别的标签信息。 3. **创建XML文件**：根据之前解析得到的每个目标的相关信息来构建一个新的XML格式的数据结构。这个新生成的XML文档应该符合标准PASCAL VOC格式或其他特定的目标检测任务所需的规范和要求。 4. **写入XML文件**：将所有从TXT中提取出来的关于各个目标的信息，按照规定的格式写进创建好的XML文件里去。在这些XML元素内通常会包含每个对象的具体属性信息，如边界框的坐标值、类别标签等数据项。 5. **重复以上步骤**：对于原始TXT文件中的每一个标注的目标，都需要依照上述第2至4步的操作流程来进行处理和转换工作，直到所有目标的信息都被成功写入到XML格式的数据文档中为止。 通过执行这些操作步骤，可以将YOLOv5使用的数据集从TXT文本形式转变为更为通用的XML格式。这种转变的目的可能是为了适配其他的目标检测框架或者工具使用需求，或者是便于与其他系统的数据交换和集成工作。
     
  • VOC格式数据集扩展（含XML文件）
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    本数据集为VOC格式的图像分类与目标检测任务提供扩充资源，包含详细的XML标注文件，便于研究人员进行模型训练和验证。 可以扩展任意倍数的图片以及XML文件。
     
  • VOC格式数据集转Yolo格式（XML到TXT）
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    本项目提供了一种高效的方法，用于将VOC格式的数据集中标注文件从XML转换为YOLO训练所需的TXT格式，助力机器学习任务。 在计算机视觉领域，数据集是训练模型的基础。VOC（PASCAL VOC）与YOLO（You Only Look Once）是两种常用的数据集格式。本段落将详细介绍如何把VOC格式转换为YOLO格式，并介绍相关知识。 VOC是一种标准的数据集格式，主要用于物体检测任务。它包括图像和对应的XML标注文件，其中每个XML文件描述了图像中的一个或多个物体及其位置信息。典型的VOC数据结构如下： 1. `JPEGImages`：存储原始的JPEG图像。 2. `Annotations`：包含对应于每张图片的XML注释文件，这些文件提供了有关对象的位置和类别的详细信息。 3. `ImageSets`：包括文本段落件，指定了需要处理的具体图形单元。 YOLO是一种实时目标检测系统。其数据集格式简洁明了，利于模型训练。YOLO的数据结构通常包含： 1. 图像（例如JPEG）。 2. 标注（以.txt为扩展名的文件），其中每一行代表一个对象，并包括图像名称、中心坐标（x, y）、相对于图片宽高的比例尺寸（w, h）和类别编号。 要将VOC转换成YOLO格式，主要步骤如下： 1. **解析XML**：读取并处理每个XML文件以提取物体边界框的坐标(top, left, bottom, right)及分类名称。 2. **计算中心点与比例尺寸**：基于上述坐标信息，推算出对象中心位置（x,y）以及宽度和高度相对于图像的比例(w,h)。 3. **生成TXT文档**：为每个图片创建一个相应的TXT文件，并将所有物体的数据写入其中。每行代表单个实体的信息。 4. **建立类别映射**：确保VOC与YOLO中的分类编号一致，可能需要制定一份类别转换表来实现这一目标。 5. **重新组织数据集**：依据YOLO的目录结构整理新的数据集合。 `voc2txt`脚本用于执行上述变换过程。它扫描整个Annotation文件夹内的XML文档，并根据提取的信息生成对应的TXT注释文件，从而形成符合YOLO格式的数据集。 在转换过程中需要注意以下几点： - **坐标调整**：VOC使用的原点位于图像的左上角，而YOLO则以中心为基准。 - **类别一致性**：确保两个数据集中对象分类的一致性。 - **忽略无标注图片**：某些VOC文件可能没有包含任何物体信息，在转换时应予以排除或标记。 这种类型的工具通常会提供配置选项如映射表和输出路径，以便用户根据特定需求进行调整。通过对这两种格式差异及转换流程的理解，可以更有效地管理和使用计算机视觉项目中的数据集。
     
  • BDD100k数据集VOC格式（XML）标签.zip
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    本资源提供BDD100k数据集中视频及图像标注文件的VOC格式（XML）版本，便于用户进行目标检测和语义分割等计算机视觉任务。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的目前最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，常用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。 BDD100K的数据标签可以转换为VOC格式的XML文件，这非常方便。具体来说，训练集包含70k个样本，验证集则有10k个样本。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言交流。
     
  • 用于行人Person目标检测的XML格式深度学习训练数据集
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    本数据集包含以XML格式标注的大量行人图像，旨在支持Person目标检测任务的深度学习模型训练与验证。 打包文件夹包含JPEGImages文件夹下的行人（person）图片以及Annotations文件中的xml标签。这些xml标签记录了行人图片中person的检测框坐标位置信息，使用该数据集可以继续进行目标检测的深度学习训练。
     
  • 将VOC格式数据集转为COCO格式，xml转json格式
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    本项目提供了一种高效的方法，用于转换计算机视觉任务中常用的VOC格式数据集至COCO格式，实现从XML到JSON的数据解析与重组。 将VOC格式的数据集转换为COCO格式是必要的步骤之一，在这种情况下，xml格式需要被转换成json格式以适应EfficientDet等网络的需求。
     
  • COCO128数据集（含jpg、txt、xml文件）
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    COCO128数据集包含了128个类别丰富的图像及其标注信息，以jpg格式存储图片，使用txt和xml文件记录物体边界框及标签等详细注释。 **COCO128数据集详解** COCO128数据集是计算机视觉领域广泛使用且具有挑战性的资源之一，主要用于物体检测、分割、关键点定位以及图像语义理解等任务。它是Microsoft COCO（Common Objects in Context）数据集的一个子集，包括了丰富的图像内容和详细的注释信息。 COCO数据集最初由微软公司发布，目的是推动计算机视觉技术的发展，在图像识别与理解方面尤为突出。而COCO128是从原版中精心挑选出的一部分图像，通常用于教学、研究或快速验证算法性能。尽管其规模较小，但涵盖了主要特性，包括80个不同类别的常见物体，如人、动物、家具和交通工具等。 **数据集组成部分** 1. **图片**：COCO128中的`images`文件夹包含了一系列高质量的JPEG格式图像，这些图像是从真实世界场景中选取而来，并涵盖了各种环境与光照条件。每个图像都经过精心选择以确保其多样性并提供丰富的挑战性背景。 2. **标签**：在`labels`文件夹内，COCO128提供了对应的标注数据。这些注释通常为JSON格式，包含物体的边界框坐标、类别信息及可选的关键点位置等细节。详尽的注释使得该子集非常适合用于训练和评估物体检测、实例分割以及关键点定位模型。 **应用场景** 1. **物体检测**：通过对图像中的每个物体进行标注，COCO128可以用来训练如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等的物体检测模型，帮助其识别并精确定位特定目标。 2. **实例分割**：此任务要求模型不仅能识别出物体类别还能区分同一类别的不同个体。COCO128提供的多实例标注非常适合这类训练，例如Mask R-CNN可以在此数据集上得到很好的锻炼。 3. **关键点检测**：对于需要定位特定部位的任务（如人体分析或动作捕捉），该数据集中包含的关键点信息能够帮助开发用于此类任务的模型。 4. **语义分割**：虽然COCO128主要关注实例分割，但通过适当的处理也可以应用于语义分割研究中，即对图像中的像素进行分类以区分不同类别的物体。 5. **算法快速验证**：由于其规模适中，对于初步的算法验证和调试来说比完整的数据集更为高效。 **数据集的优势** 1. **多样性**：COCO128包含多种类别及复杂的场景设置，有助于训练模型适应真实世界的复杂性。 2. **详细注释**：提供的边界框、实例分割以及关键点信息使得模型能够学习更复杂的视觉任务。 3. **可扩展性**：作为完整COCO数据集的一个子集，它可以方便地扩展至更大的规模以满足更大范围的训练和评估需求。 COCO128因其全面的注释及丰富的图像内容而成为计算机视觉研究与开发的重要工具，尤其适合初学者快速理解和实践物体检测、分割等相关任务。通过利用这个数据集，开发者和研究人员能够更好地提升模型性能，并推动相关技术的进步。