UAV-VOC2007格式数据做成imdb格式

这两天需要使用caffe框架跑实验，每次都需要把VOC格式转换成IMDB格式。今天就把转换格式的过程单独列成一个博客。

前提：配置caffe环境

1. export PYTHONPATH=/home/zhai/experiment/caffe-ssd-master/caffe/python:$PYTHONPATH

2. cd cafffe/

3. make all -j8

4. make pycaffe

 

首选在caffe/data中新建一个MyUAVDT文件夹，将数据集(VOC2007格式)都放到data中，这样有利于统一管理。

生成lmdb格式文件(caffe输入格式)

首先先把从caffe/data/VOC0712/ 以下几个文件拷贝到caffe/data/MyUAVDT中：

一下自行修改使用

cd  caffe/data
cp VOC0712/create_list.sh MyDataSet/
cp VOC0712/create_data.sh MyDataSet/
cp VOC0712/labelmap_voc.prototxt MyDataSet/

create_list.sh 是生成训练数据和样本对list的txt文件。create_data.sh是用来根据list生成trainval和test的lmdb文件的脚本。labelmap_voc.prototxt是VOC数据集的labelmap，即类别与名称的对应关系，

此时数据集的文件情况为：

更改复制过来的这三个文件。

labelmap_voc.prototxt需要依据自己的label来修改，举个例子如下： 

item {
  name: "none_of_the_above"
  label: 0
  display_name: "background"
}
item {
  name: "airplane"
  label: 1
  display_name: "airplane"
}
item {
  name: "ship"
  label: 2
  display_name: "ship"
}
item {
  name: "storagetank"
  label: 3
  display_name: "storagetank"
}
item {
  name: "baseballdiamond"
  label: 4
  display_name: "baseballdiamond"
}
item {
  name: "tenniscourt"
  label: 5
  display_name: "tenniscourt"
}
item {
  name: "basketballcourt"
  label: 6
  display_name: "basketballcourt"
}
item {
  name: "groundtrackfield"
  label: 7
  display_name: "groundtrackfield"
}
item {
  name: "habor"
  label: 8
  display_name: "habor"
}
item {
  name: "bridge"
  label: 9
  display_name: "bridge"
}
item {
  name: "vehicle"
  label: 10
  display_name: "vehicle"
}

 

create_list.sh更改形式：

#!/bin/bash
 
root_dir=$HOME/caffe/data ## 更改你的路径
sub_dir=ImageSets/Main
bash_dir="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
for dataset in trainval test
do
    dst_file=$bash_dir/$dataset.txt
    if [ -f $dst_file ]
    then
        rm -f $dst_file
    fi
    for name in MyDataSet ##更改成你的dataset的名称
    do
        # if [[ $dataset == "test" && $name == "VOC2012" ]]
        #then
            # continue
        #fi
        echo "Create list for $name $dataset..."
..............(这里不用改，省略)
done

 

 下面详细分析一下create_list.sh文件的操作：

#!/bin/bash

root_dir=$HOME/data/VOCdevkit/
# $HOME是家目录，相当于将当前的home目录，如/home接在文件路径之前。
sub_dir=ImageSets/Main
# 以上是VOC数据集中的结构
bash_dir="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
# BASH_SOURCE是当前执行shell文件的所在路径，dirname显示相对于pwd的相对路径的dirname
# 上面一句得到的是bash_dir，即shell文件的绝对路径
for dataset in trainval test
# 生成两个文件，分别为trainval用来训练和test留出来做测试集
do
  dst_file=$bash_dir/$dataset.txt
  # 生成的trainval.txt和test.txt的路径
  if [ -f $dst_file ]
  # 如果要生成的txt文件已经存在， -f指的是文件是否存在，-d表示文件夹，-x表示是否存在且具有执行权限
  then
    rm -f $dst_file
    # 如果有，先清除，重新生成
  fi
  for name in VOC2007 VOC2012
  # 对于VOC2007和VOC2012两个数据集
  do
    if [[ $dataset == "test" && $name == "VOC2012" ]]
      # 如果是生成test.txt，那么不用VOC2012中的数据
    then
      continue
    fi
    echo "Create list for $name $dataset..."
    # print一下进程状态，name 和 dataset 分别为VOC的数据集和trainval/test
    dataset_file=$root_dir/$name/$sub_dir/$dataset.txt
    echo $dataset_file
    # trainval.txt和test.txt，内容是图片的数字序号，注意这里的trainval.txt或test.txt存在了ImageSets/Main下面
    img_file=$bash_dir/$dataset"_img.txt"
    # 生成xxx/trainval_img.txt，这个是在当前目录下
    cp $dataset_file $img_file
    # 把trainval.txt copy到 trainval_img.txt
    sed -i "s/^/$name\/JPEGImages\//g" $img_file
    # sed是替换命令，在前面添加VOC2007/JPEGImages，如VOC2007/JPEGImages/000001
    sed -i "s/$/.jpg/g" $img_file
    # 后面添加.jpg，得到如：VOC2007/JPEGImages/000001.jpg，即VOC数据集中的相对路径

    label_file=$bash_dir/$dataset"_label.txt"
    cp $dataset_file $label_file
    sed -i "s/^/$name\/Annotations\//g" $label_file
    sed -i "s/$/.xml/g" $label_file
    # 此段同上，得到xml文件的路径，如VOC2007/Annotations/000001.xml

    paste -d' ' $img_file $label_file >> $dst_file
    # 将上面的两个trainval_img.txt和trainval_label.txt合并成一个文件，即当前目录下的trainval.txt

    rm -f $label_file
    rm -f $img_file
    # 删掉两个临时文件，img和label

  done

  # Generate image name and size infomation.
  if [ $dataset == "test" ]
  then
    $bash_dir/../../build/tools/get_image_size $root_dir $dst_file $bash_dir/$dataset"_name_size.txt"
    # 对于测试集的数据，生成实际的size文件，利用build/tools中的get_image_size
  fi

  # Shuffle trainval file.
  if [ $dataset == "trainval" ]
  then
    rand_file=$dst_file.random
    cat $dst_file | perl -MList::Util=shuffle -e 'print shuffle();' > $rand_file
    mv $rand_file $dst_file
    # 随机重排训练集的数据
  fi
done

更改之后为：

 

在caffe/data/MyUAVDT下执行命令

./create_list.sh

create_data.sh更改形式为： 

cur_dir=$(cd $( dirname ${BASH_SOURCE[0]} ) && pwd )
root_dir=$cur_dir/../..
cd $root_dir redo=1
data_root_dir="$HOME/caffe/data" ## 更改你的路径
dataset_name="MyDataSet" ##更改你的dataset的名称
mapfile="$root_dir/data/$dataset_name/labelmap_voc.prototxt"
...............(这里不用改，省略)
done

如我的

如果训练图像不是.jpeg或.jpg格式，还需要对上述两个文件中出现的指定的图像后缀名做一下修改，需要修改的地方不多。

 在caffe/data/MyUAVDT下执行命令（执行之前，最好删掉＃#注释）：

./create_data.sh

实验如下

其次，发现在examples中有个与FFSSD-UAV平级的目录MyUAVDT里面为lmdb文件夹的超链接文件，后续训练使用

 

参考：https://blog.csdn.net/zxmyoung/article/details/107752387#t12

https://www.cnblogs.com/morikokyuro/p/13256710.html

https://www.cnblogs.com/crazybird123/p/9378037.html