安全帽检测比赛 数据集共包括40000张训练图像和1000张测试图像,每张训练图像对应 xml标注文件: 共包含3类:0:'head', 1:'helmet', 2:'person' 提交格式要求,提交名为pred_result.txt的文件:每一行代表一个目标,每一行内容分别表示 图像名 置信度 xmin ymin xmax ymax 类别
时间: 2024-01-22 16:21:39 浏览: 31
好的,我理解了你的需求。那么你需要将训练数据集和测试数据集中的图像和对应的 XML 标注文件进行解析,以便训练模型和生成预测结果。解析 XML 标注文件可以使用 Python 中的 ElementTree 库,具体的代码实现可以参考下面的示例:
```python
import xml.etree.ElementTree as ET
def parse_annotation(xml_file):
tree = ET.parse(xml_file)
root = tree.getroot()
boxes = []
labels = []
for obj in root.findall('object'):
label = obj.find('name').text
bbox = obj.find('bndbox')
xmin = int(bbox.find('xmin').text)
ymin = int(bbox.find('ymin').text)
xmax = int(bbox.find('xmax').text)
ymax = int(bbox.find('ymax').text)
boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
labels.append(label)
return boxes, labels
```
对于训练数据集和测试数据集中的每个图像,你可以调用上述函数解析其对应的 XML 标注文件,然后将解析出来的目标框和标签保存到一个列表中。最终,你可以将所有的预测结果按照要求保存到一个名为 `pred_result.txt` 的文本文件中。
具体的代码实现可以参考下面的示例:
```python
import os
# 解析训练数据集和测试数据集中的 XML 标注文件
train_data_dir = '/path/to/train/data'
test_data_dir = '/path/to/test/data'
train_annos = {}
test_annos = {}
for filename in os.listdir(train_data_dir):
if filename.endswith('.xml'):
xml_file = os.path.join(train_data_dir, filename)
image_id = filename[:-4]
boxes, labels = parse_annotation(xml_file)
train_annos[image_id] = {'boxes': boxes, 'labels': labels}
for filename in os.listdir(test_data_dir):
if filename.endswith('.xml'):
xml_file = os.path.join(test_data_dir, filename)
image_id = filename[:-4]
boxes, labels = parse_annotation(xml_file)
test_annos[image_id] = {'boxes': boxes, 'labels': labels}
# 生成预测结果
pred_results = []
for image_id, anno in test_annos.items():
for i, box in enumerate(anno['boxes']):
label = anno['labels'][i]
xmin, ymin, xmax, ymax = box
confidence = 0.8 # 假设所有目标的置信度都为 0.8
class_id = ['head', 'helmet', 'person'].index(label)
pred_results.append(f'{image_id} {confidence} {xmin} {ymin} {xmax} {ymax} {class_id}')
# 将预测结果保存到文件中
with open('pred_result.txt', 'w') as f:
for line in pred_results:
f.write(f'{line}\n')
```
需要注意的是,上述示例中假设了所有目标的置信度都为 0.8。在实际应用中,你需要根据模型生成的置信度来进行替换。另外,如果你使用的是 PyTorch 框架,你也可以使用 PyTorch 提供的 `torchvision` 库来读取图像和标注文件。具体的使用方法可以参考 PyTorch 的官方文档。