deepfashion的Category and Attribute Prediction Benchmark中的TXT文件如何处理

DeepFashion的Category and Attribute Prediction Benchmark中包含了训练集、验证集和测试集的TXT文件。这些文件包含了每个图像的文件名、类别标签和属性标签。

处理这些TXT文件的一种方法是使用Python中的pandas库。你可以使用pandas.read_csv()函数读取TXT文件并将其转换为DataFrame。然后，你可以使用pandas.DataFrame.drop()函数删除不需要的列，使用pandas.DataFrame.groupby()函数按类别或属性标签分组，以及使用pandas.DataFrame.to_csv()函数将结果保存为新的TXT文件。

例如，以下是将训练集TXT文件转换为按类别分组的DataFrame的示例代码：

import pandas as pd

# 读取训练集TXT文件
train_df = pd.read_csv('train.txt', delim_whitespace=True, header=None)

# 删除不需要的列
train_df = train_df.drop(columns=[1, 2, 3, 4, 5])

# 按类别分组
category_df = train_df.groupby(0).apply(lambda x: ','.join(x.index.tolist()))

# 保存为新的TXT文件
category_df.to_csv('train_category.txt', header=False)

这将生成一个名为train_category.txt的新文件，其中包含每个类别及其包含的图像文件名。你可以类似地处理属性标签并将其保存为新的TXT文件。