将多目标检测的ground truth边界框标签数据(左上坐标，右下坐标)从xml文件读取后，几万条数据怎么处理的，给个代码

当你从XML文件中读取多目标检测的Ground Truth边界框标签数据，通常会遇到大量的位置信息，你需要对这些数据进行整理以便于后续的模型训练。这里是一个简单的示例，我们将使用Python的`xml.etree.ElementTree`库来解析XML，并利用Pandas处理数据，最后可能会将数据转换为模型所需的DataFrame格式。

假设XML文件中的每个目标检测包含一个`<object>`元素，其中包含`<bndbox>`子元素，分别代表左上角(x, y)和右下角(x2, y2)坐标。

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

def read_xml_to_dataframe(xml_file_path):
    data = []

    def parse_xml(node):
        nonlocal data
        for obj in node.findall('object'):
            bndbox = obj.find('bndbox')
            x1, y1, x2, y2 = float(bndbox.find('xmin').text), float(bndbox.find('ymin').text), float(bndbox.find('xmax').text), float(bndbox.find('ymax').text)
            data.append({
                'image_id': node.get('filename'),
                'class': obj.find('name').text,
                'x1': x1,
                'y1': y1,
                'x2': x2,
                'y2': y2
            })

    with open(xml_file_path, 'r') as f:
        root = ET.parse(f).getroot()
        parse_xml(root)

    df = pd.DataFrame(data)
    df[['x1', 'y1']] = df[['x1', 'y1']].astype(float)
    df[['x2', 'y2']] = df[['x2', 'y2']].astype(float)

    return df

# 使用函数并处理所有XML文件
xml_files = ['file1.xml', 'file2.xml', ...]
all_dataframes = [read_xml_to_dataframe(file) for file in xml_files]

# 如果所有文件的数据合并
merged_df = pd.concat(all_dataframes, ignore_index=True)

# 现在merged_df就是包含了所有目标检测数据的DataFrame，可以进一步切割成训练集、验证集和测试集，或者用于模型训练