使用labelImg制作自己的数据集（VOC2007格式）用于Faster-RCNN训练

Posted 2021-01-30 shuimuqingyang

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了使用labelImg制作自己的数据集（VOC2007格式）用于Faster-RCNN训练相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53239325

https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/78953681

2018年01月02日 17:13:59 ZealCV 阅读数：10459 标签： faster-r-cnn 数据标注更多

个人分类：深度学习

一、数据集文件夹

新建一个文件夹，用来存放整个数据集，或者和voc2007一样的名字：VOC2007
然后像voc2007一样，在文件夹里面新建如下文件夹：

技术分享图片

二、将训练图片放到JPEGImages

将所有的训练图片放到该文件夹里，然后将图片重命名为VOC2007的“000005.jpg”形式

图片重命名的代码（c++，python，matlab），参考：http://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446

三、标注图片，标注文件保存到Annotations

使用labelIImg 标注自己的图片

1、在git上下载源码：https://github.com/tzutalin/labelImg

2、按照网页上的使用方法使用
（1）安装PyQt4和Lxml

（2）在labelImage 的目录下 shift+右键打开cmd 运行一下命令：

pyrcc4 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py

注：这个时候，就会出现labelimage的窗口

（3）labelimg窗口的使用方法：
? 修改默认的XML文件保存位置，可以用“Ctrl+R”，改为自定义位置，这里的路径不能包含中文，否则无法保存。

? 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt，可以修改默认类别，比如改成bus、car、building三个类别。

?“Open Dir”打开需要标注的样本图片文件夹，会自动打开第一张图片，开始进行标注

? 使用“Create RectBox”开始画框

? 完成一张图片后点击“Save”，此时XML文件已经保存到本地了。

? 点击“Next Image”转到下一张图片。

? 标注过程中可随时返回进行修改，后保存的文件会覆盖之前的。

? 完成标注后打开XML文件，发现确实和PASCAL VOC所用格式一样。

每个图片和标注得到的xml文件，JPEGImages文件夹里面的一个训练图片，对应Annotations里面的一个同名XML文件，一一对应，命名一致

标注自己的图片的时候，类别名称请用小写字母，比如汽车使用car，不要用Car
pascal.py中读取.xml文件的类别标签的代码：
cls = self._class_to_ind[obj.find(‘name‘).text.lower().strip()]
写的只识别小写字母，如果你的标签含有大写字母，可能会出现KeyError的错误。

四、ImageSetsMain里的四个txt文件

在ImageSets里再新建文件夹，命名为Main，在Main文件夹中生成四个txt文件，即：
技术分享图片
test.txt是测试集
train.txt是训练集
val.txt是验证集
trainval.txt是训练和验证集

VOC2007中，trainval大概是整个数据集的50%，test也大概是整个数据集的50%；train大概是trainval的50%，val大概是trainval的50%。

txt文件中的内容为样本图片的名字（不带后缀），格式如下：
技术分享图片

根据已生成的xml，制作VOC2007数据集中的trainval.txt ； train.txt ； test.txt ； val.txt
trainval占总数据集的50%，test占总数据集的50%；train占trainval的50%，val占trainval的50%；
上面所占百分比可根据自己的数据集修改，如果数据集比较少，test和val可少一些

代码如下：

%注意修改下面四个值  
xmlfilepath=‘E:Annotations‘;  
txtsavepath=‘E:ImageSetsMain‘;  
trainval_percent=0.5; #trainval占整个数据集的百分比，剩下部分就是test所占百分比  
train_percent=0.5; #train占trainval的百分比，剩下部分就是val所占百分比  

xmlfile=dir(xmlfilepath);  
numOfxml=length(xmlfile)-2;#减去.和..  总的数据集大小  

trainval=sort(randperm(numOfxml,floor(numOfxml*trainval_percent)));  
test=sort(setdiff(1:numOfxml,trainval));  

trainvalsize=length(trainval); #trainval的大小  
train=sort(trainval(randperm(trainvalsize,floor(trainvalsize*train_percent))));  
val=sort(setdiff(trainval,train));  

ftrainval=fopen([txtsavepath ‘trainval.txt‘],‘w‘);  
ftest=fopen([txtsavepath ‘test.txt‘],‘w‘);  
ftrain=fopen([txtsavepath ‘train.txt‘],‘w‘);  
fval=fopen([txtsavepath ‘val.txt‘],‘w‘);  

for i=1:numOfxml  
    if ismember(i,trainval)  
        fprintf(ftrainval,‘%s
‘,xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        if ismember(i,train)  
            fprintf(ftrain,‘%s
‘,xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        else  
            fprintf(fval,‘%s
‘,xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        end  
    else  
        fprintf(ftest,‘%s
‘,xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
    end  
end  
fclose(ftrainval);  
fclose(ftrain);  
fclose(fval);  
fclose(ftest);