# CaltechPestrian2VOC
## 1. Seq文件转化成JEPG图像文件
调用seq2jpg.py文件,输入data文件夹,输出到JPEG文件夹中,解析后的图片会是
## 2. VBB标注文件转化为XML文件
调用vbb2voc.py文件,输入annotations文件夹,输出到xmlresult文件夹中。
## 3.将所有的xml文件一集JPEG文件分别放到两个统一的文件夹里
调用imagemerge.py和mergexml.py文件。(xml脚本不需要调用了)
## 4.重命名图片和XML文件
按照“xxxxxx”这样的6位数字索引命名JPEG图片文件以及对应的XML文件。
##5.生成4个txt文件指定训练集、验证集、数据集、训练验证集
调用generateTXT.py文件,输入xmlresult文件夹,输出到ImageSets/Main文件夹中。
## 6. 替换标签(辅助)
Caltech的标注里有很多别的类别的行人,people,person,findPeople.py是将people标签替换成person。这是一个辅助文件,不是必须用到的。
**IMPORTANT NOTES**
I found there're some errors in the vbb files. To be specific, some bounding boxes are out of the image such as the xmax is greater than the width of the image, which will cause big mistakes in training faster R-CNN. Therefore, you can mannually check the wrong xml files during training. Or I will try to correct the wrong bnd boxes later automatically.
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
Seq格式的数据转换成jpg(例如Caltech数据集转换成VOC格式)可以自动生成xml文件
共9个文件
py:8个
md:1个
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2022-01-27
10:55:13
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Seq格式的数据转换成jpg(例如Caltech转换成VOC格式)可以自动生成xml文件 模型需要VOC格式的数据可以直接调用转换之后的数据
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CaltechPestrain2VOC-master.zip (9个子文件)
findPeople.py 873B
renameIndex.py 2KB
mergexml.py 585B
seq2jpg.py 2KB
vbb2voc.py 6KB
generateTXT.py 2KB
mergeimg.py 587B
README.md 1KB
imagemerge.py 1KB
共 9 条
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henhaoyuwo
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