一、前言

在以前的文章中已經聊過 VOC數據集的組織結構 和 VOC格式數據集轉yolo(darknet)格式。

當我們按照組織結構將自己的圖片和xml標注文件放在指定文件夾下之后，在轉換時我們還需要使用到VOC格式數據集中的train.txt、val.txt文件，這兩個文件分別保存的是用來訓練和驗證的圖片的名稱，注意，僅僅是圖片名。

二、txt生成程序

在程序中只需要設置好數據集文件夾的路徑即可，也即saved_path變量，最后會在ImageSets/Main路徑下生成所需的txt文件！！！

import os from glob import glob from sklearn.model_selection import train_test_split#1.標簽路徑saved_path = "./helmetVOC/" #保存路徑#2.創建要求文件夾 if not os.path.exists(saved_path + "ImageSets/Main/"):os.makedirs(saved_path + "ImageSets/Main/")#3.split files for txt txtsavepath = saved_path + "ImageSets/Main/" ftrainval = open(txtsavepath+'/trainval.txt', 'w') ftrain = open(txtsavepath+'/train.txt', 'w') fval = open(txtsavepath+'/val.txt', 'w')total_files = glob(saved_path + "Annotations/*.xml")total_files = [i.split("/")[-1].split(".xml")[0] for i in total_files]for file in total_files:ftrainval.write(file + "\n")#split train_files,val_files = train_test_split(total_files,test_size=0.15,random_state=42)#train for file in train_files:ftrain.write(file + "\n") #val for file in val_files:fval.write(file + "\n")ftrainval.close() ftrain.close() fval.close()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的制作VOC格式数据集的train.txt、val.txt文件的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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