zip -0 -r ../my_dataset.zip指令是什么意思
时间: 2023-06-05 08:05:48 浏览: 131
这个指令是将当前文件夹中的所有文件和子文件夹压缩成一个名为my_dataset.zip的压缩包,并将其保存在当前文件夹的上级目录中。其中,参数-0表示使用最快的压缩方式进行压缩,参数-r表示递归地压缩所有的子文件夹和文件。
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File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 234, in __getitem__ return self.get_rpn_sample(index) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 252, in get_rpn_sample pts_lidar = self.get_lidar(sample_id) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_dataset.py", line 43, in get_lidar assert os.path.exists(lidar_file) AssertionError
这是一个AssertionError,通常是由于断言(assert)语句失败导致的异常。在这段代码中,断言语句`assert os.path.exists(lidar_file)`检查lidar_file是否存在,如果不存在,则会抛出这个异常。你需要检查lidar_file的路径是否正确,以及文件是否存在。如果文件确实不存在,你需要找到原因并解决。如果文件存在,那么你需要检查代码中是否有其他问题。
# Defect-free dataset for Stage 1 python dataset_tool.py --source ./data/hazelnut/train/good \ --dest ./data/hazelnut_good.zip \ --width 256 --height 256 # Defect image & mask dataset for Stage 2 python dataset_tool.py --source ./data/hazelnut/test/hole \ --source-mask ./data/hazelnut/ground_truth/hole \ --dest ./data/hazelnut_hole_mask.zip --width 256 --height 256解释一下这段代码
这段代码是用于数据集预处理的脚本,主要用于将原始数据集转换为神经网络训练所需的格式,并且根据需要进行数据增强和数据清洗。
具体来说,这段代码有两部分:
1. 第一部分用于生成一个无缺陷的数据集。这个数据集的源文件路径为 `./data/hazelnut/train/good`,输出的数据集文件路径为 `./data/hazelnut_good.zip`。在生成数据集时,每张图片会被调整为宽度为256,高度为256的大小,并且会被检查是否有缺陷。如果有缺陷,则会被过滤掉,只有没有缺陷的图片才会被加入到数据集中。
2. 第二部分用于生成一个有缺陷和对应掩模的数据集。这个数据集的源文件和掩模文件路径分别为 `./data/hazelnut/test/hole` 和 `./data/hazelnut/ground_truth/hole`,输出的数据集文件路径为 `./data/hazelnut_hole_mask.zip`。在生成数据集时,每张图片和对应的掩模图都会被调整为宽度为256,高度为256的大小,用于后续阶段的模型训练和测试。
总的来说,这段代码用于将原始数据集进行预处理和转换,以便于后续的模型训练和测试。