为Tensorflow对象检测API创建PASCAL Voc

Question

这个问题的扩展,这一个.

TLDR; 我正在尝试使用自己的数据集训练TS Object Detection API.为了证明概念,我决定将我的数据集粘贴到Pascal VOC 2012基准测试中.

目前,我正在尝试使用Pascal VOC注释创建TFRecord.

在他们的create_pascal_tf_record.py脚本中查看这一行,他们只是抓住飞机的描述符 ; 一个更好的词,文本文件的运气.为什么会这样？那些其他类的描述符怎么样？

边注

这个文件; 标题为aeroplane_train.txt,与VOC2012/ImageSets/Main /中的Pascal VOC 2012数据集一起被包括在内.

查看文件,第一个条目表示图像名称,-1或1表示该特定图像是否包含我们感兴趣的类(飞机).

aeroplane_train.txt文件的部分内容

2008_000008 -1
2008_000015 -1
2008_000019 -1
2008_000023 -1
2008_000028 -1
2008_000033  1
2008_000036 -1
2008_000037  1
2008_000041 -1
2008_000045 -1
2008_000053 -1
2008_000060 -1
2008_000066 -1
2008_000070 -1
2008_000074 -1
2008_000085 -1
2008_000089 -1
2008_000093 -1
2008_000095 -1
2008_000096 -1
2008_000097 -1
2008_000099 -1
2008_000103 -1
2008_000105 -1
2008_000109 -1
2008_000112 -1
2008_000128 -1
2008_000131 -1
2008_000132 -1
2008_000141 -1

Answer 1

我在这里回答了类似的问题.最重要的是,我们目前只查看aeroplane_train.txt文件的第一列(与其他xxx_train.txt文件相同),并让我们找出训练集中每个图像的路径.