目标检测——VOC2007数据集

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下载数据集——在官网下载VOC2007数据集

下载训练数据集 TRAIN data

下载测试数据集 TEST data

解压数据集

解压——训练数据集,在服务器上,目录为VOCdevkit

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解压——测试数据集 (!!!!)

解压到此目录

测试数据添加
将测试数据添加到 ‘VOCdevkit/VOC2007’目录 中

1.Annotations文件——先将测试图片添加到Annotations(注释),从 VOCdevkit-test/VOC2007/Annotations 目录下将图片注释.xml复制到运行的 VOCdevkit/VOC2007/Annotations 目录下

 

 2. ImageSets文件——将 VOCdevkit-test/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt 的test.txt文件复制到 VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main目录下

注意:test.txt文件内容为复制到Annotations的那些图片的信息,如图所示(比如5、7这两张图片是train训练集里面的,就只需要将其他为测试集的图片信息添加到test.txt中)

3.JPEGImages文件——将 VOCdevkit-test/VOC2007/JPEGImages 的图片.jpg复制到 VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages目录下

总结——测试数据集的操作步骤

1.Annotations文件——将测试图片.xml复制到Annotations目录下

2.ImageSets文件——将上面步骤1复制的测试图片的信息添加到 /ImageSets/Main/test.txt 此路径的test.txt文件中

3.JPEGImages文件——将上面步骤1复制的测试图片.jpg复制到JPEGImages目录下

运行代码

运行 create_data_lists.py

运行结果1--显示有多少训练数据和测试数据

运行结果2--生成若干json文件

运行 detect.py 

运行 train.py  --生成checkpoint.pth.tar文件

 运行 eval.py  

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转载自blog.csdn.net/qq_35353972/article/details/142462136