PASCAL VOC数据集训练集、验证集、测试集的划分和提取,得到test.txt、train.txt、trainval.txt、val.txt文件代码

简介: PASCAL VOC数据集训练集、验证集、测试集的划分和提取,得到test.txt、train.txt、trainval.txt、val.txt文件代码

训练集、验证集、测试集按比例精确划分


创建py文件,将下属代码放入所创建的文件里,VOC2007数据集与py文件在同一目录下


4cbaf5e9016b4f68966af83cab7ca0b6.png


# 数据集划分
import os
import random
root_dir = './VOC2007/'
## trainval_percent为 train 与 val在整个数据集中的比例
trainval_percent = 0.8
# train_percent 为 train在整个数据集中的比例
train_percent = 0.7
# 因此上述配置得到
## 0.7train 0.1val 0.2test
xmlfilepath = root_dir + 'Annotations'
txtsavepath = root_dir + 'ImageSets/Main'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(total_xml)  # 100
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)  # 80
tr = int(tv * train_percent)  # 80*0.7=56
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
ftrainval = open(root_dir + 'ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
ftest = open(root_dir + 'ImageSets/Main/test.txt', 'w')
ftrain = open(root_dir + 'ImageSets/Main/train.txt', 'w')
fval = open(root_dir + '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()


实验结果


eac48f123a624330b89f9def65d33a7e.png

目录
相关文章
|
2天前
|
Linux Shell 网络安全
Kali Linux系统Metasploit框架利用 HTA 文件进行渗透测试实验
本指南介绍如何利用 HTA 文件和 Metasploit 框架进行渗透测试。通过创建反向 shell、生成 HTA 文件、设置 HTTP 服务器和发送文件,最终实现对目标系统的控制。适用于教育目的,需合法授权。
24 9
Kali Linux系统Metasploit框架利用 HTA 文件进行渗透测试实验
|
2月前
|
运维
【运维基础知识】用dos批处理批量替换文件中的某个字符串(本地单元测试通过,部分功能有待优化,欢迎指正)
该脚本用于将C盘test目录下所有以t开头的txt文件中的字符串“123”批量替换为“abc”。通过创建批处理文件并运行,可实现自动化文本替换,适合初学者学习批处理脚本的基础操作与逻辑控制。
170 56
|
16天前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
42 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 编解码 监控
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章详细介绍了如何使用YOLOv8进行目标检测任务,包括环境搭建、数据准备、模型训练、验证测试以及模型转换等完整流程。
2658 1
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 监控 计算机视觉
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
本文介绍了如何使用YOLOv7进行目标检测,包括环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及常见错误的解决方法。YOLOv7以其高效性能和准确率在目标检测领域受到关注,适用于自动驾驶、安防监控等场景。文中提供了源码和论文链接,以及详细的步骤说明,适合深度学习实践者参考。
495 0
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据可视化
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用PaddleClas框架完成多标签分类任务,包括数据准备、环境搭建、模型训练、预测、评估等完整流程。
130 0
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 JSON 算法
语义分割笔记(二):DeepLab V3对图像进行分割(自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试)
本文介绍了DeepLab V3在语义分割中的应用,包括数据集准备、模型训练、测试和评估,提供了代码和资源链接。
263 0
语义分割笔记(二):DeepLab V3对图像进行分割(自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇博客文章介绍了如何使用包含多个网络和多种训练策略的框架来完成多目标分类任务,涵盖了从数据准备到训练、测试和部署的完整流程,并提供了相关代码和配置文件。
62 0
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 XML 并行计算
目标检测实战(七): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用YOLOX完成图像目标检测任务的完整流程,包括数据准备、模型训练、验证和测试。
215 0
目标检测实战(七): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
1月前
|
JSON Java 测试技术
SpringCloud2023实战之接口服务测试工具SpringBootTest
SpringBootTest同时集成了JUnit Jupiter、AssertJ、Hamcrest测试辅助库,使得更容易编写但愿测试代码。
57 3