转载：VOC2007数据集制做

转载自：https://blog.csdn.net/gaohuazhao/article/details/60871886

另外，可参考：https://blog.csdn.net/dcxhun3/article/details/52923310

相信看这篇文章的人都在作深度学习吧，此数据集是为目标检测作的数据集，有错误处请海涵

代码见个人github上：https://github.com/EddyGao/make_VOC2007
第一步：首先了解VOC2007数据集的格式

1)JPEGImages文件夹

文件夹里包含了训练图片和测试图片，混放在一块儿

2)Annatations文件夹

文件夹存放的是xml格式的标签文件，每一个xml文件都对应于JPEGImages文件夹的一张图片

3)ImageSets文件夹

Action存放的是人的动做，咱们暂时不用

Layout存放的人体部位的数据。咱们暂时不用

Main存放的是图像物体识别的数据，分为20类，固然咱们本身制做就呵呵呵不必定了，若是你有精力，Main里面有test.txt , train.txt, val.txt ,trainval.txt.这四个文件咱们后面会生成

Segmentation存放的是可用于分割的数据

4)其余的文件夹不解释了，分割XXX等用的

若是你下载了VOC2007数据集，那么把它解压，把各个文件夹里面的东西删除，保留文件夹名字。若是没下载，那么就仿照他的文件夹格式，本身建好空文件夹就行。

 

第二步：搞定JPEGSImages文件夹

1)把你的图片放到JPEGSImages里面，在VOC2007里面，人家的图片文件名都是000001.jpg相似这样的，咱们也统一格式，把咱们的图片名字重命名成这样的，若是你的文件太多怎么办，请看个人另外一篇文章http://blog.csdn.net/gaohuazhao/article/details/60324715 能批量重命名文件

第三步：搞定Annatations文件夹

网上不少教程，可是我以为都很麻烦，直到我遇到了一位大神作的软件，手动标注，会自动生成图片信息的xml文件

1)在这里下载：https://github.com/tzutalin/labelImg，至于怎么用相信你打开就知道了。（https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool）

2)保存的路径就是咱们的Annatations文件夹，别保存别的地方去了，，，

3)一张张的慢慢画框。。。。。。。。。大约过了几个小时，好继续下一步

第四步：搞定ImageSets文件夹中的Main文件夹中的四个文件

直接上一个代码给你：

import os
import random

trainval_percent = 0.66
train_percent = 0.5
xmlfilepath = 'Annotations'
txtsavepath = 'ImageSets\Main'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)

num=len(total_xml)
list=range(num)
tv=int(num*trainval_percent)
tr=int(tv*train_percent)
trainval= random.sample(list,tv)
train=random.sample(trainval,tr)

ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
ftest = open('ImageSets/Main/test.txt', 'w')
ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt', 'w')
fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w')

for i  in list:
    name=total_xml[i][:-4]+'\n'
    if i in trainval:
        ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftrain.write(name)
        else:
            fval.write(name)
    else:
        ftest.write(name)

ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest .close()

OK，制做完成，就是这么简单，那么解释一下这四个txt文档是干吗的，看名字就知道，就是分分多少图片做为训练，多少图片做为测试，，，，