为什么要将原始图片生成testA
时间: 2023-10-03 18:07:05 浏览: 36
根据代码的注释,生成 `testA` 子集的目的是为了测试模型在一些特定场景下的表现。具体来说,`testA` 子集包含了一些由多个小图像拼接而成的大图像,这些大图像具有不同的纹理和形状,可以检验模型在处理复杂场景时的能力。这种测试场景与训练集和 `testB` 子集的场景有所不同,因此可以更全面地评估模型的性能。
相关问题
module 'testa' has no attribute 'celery'
出现 "module 'testa' has no attribute 'celery'" 的错误通常是因为在导入 "testa" 模块时,找不到名为 "celery" 的属性。
这个错误可能有以下几个原因:
1. 模块未正确安装:确保你已经正确安装了名为 "testa" 的模块。你可以使用 `pip install testa` 命令来安装它。
2. 导入语句错误:检查你的导入语句是否正确。确保你使用了正确的导入语句,并且没有拼写错误。
3. 模块中不存在 "celery" 属性:确认在 "testa" 模块中确实存在名为 "celery" 的属性。你可以查看模块的文档或源代码,确定是否存在该属性。
如果以上步骤都没有解决问题,可能需要检查模块的版本兼容性或与模块作者取得联系以获得进一步的支持。
train.txt是怎么生成的
根据代码中的注释,`train.txt` 是从原始数据集中生成的。具体来说,原始数据集包含了大量的图像和标签,而 `train.txt` 是从这些图像和标签中随机选择一部分作为训练集,并将它们保存到 `train.txt` 文件中。该过程是由以下代码完成的:
```python
set_list = ['train', 'testA', 'testB']
...
for set_name in set_list:
img_list = os.listdir(os.path.join(data_root, set_name))
num_imgs = len(img_list)
num_train = int(num_imgs * train_ratio)
train_indices = np.random.choice(num_imgs, size=num_train, replace=False)
train_imgs = np.array(img_list)[train_indices]
save_txt(os.path.join(data_root, set_name + '.txt'), train_imgs, set_name)
```
其中,`os.listdir()` 函数用于获取指定目录下的所有文件名,`len()` 函数用于获取文件名列表的长度,即原始数据集中的图像数量。`train_ratio` 变量指定了训练集占原始数据集的比例。使用 `np.random.choice()` 函数从文件名列表中随机选择一部分文件作为训练集,并将它们保存到 `train.txt` 文件中。注意,这个过程对于每个子集(即 `train`、`testA` 和 `testB`)都会执行一次。