dataset.prepare怎么用
时间: 2024-05-12 13:20:52 浏览: 9
在使用 TensorFlow Object Detection API 进行目标检测任务时,可以使用 `dataset.prepare()` 方法来准备训练和验证数据集。
该方法的常用参数如下:
- `annotations`:包含标注信息的 JSON 文件路径或字典对象。
- `images_dir`:包含图像文件的目录路径。
- `classes`:一个包含类别名称的列表,用于标识标注文件中的不同类别。
具体使用方法如下:
```python
from object_detection.utils import dataset_util, label_map_util
from object_detection.dataset_tools import tf_record_creation_util
# 标注文件路径
annotations_path = 'path/to/annotations.json'
# 图像文件目录路径
images_dir = 'path/to/images/'
# 类别列表
classes = ['cat', 'dog']
# 加载标注文件
with open(annotations_path, 'r') as f:
annotations = json.load(f)
# 创建标签映射表
label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'
label_map_util.create_categories_and_label_map(classes, label_map_path)
# 准备训练集
train_output_path = 'path/to/train.record'
train_examples = annotations['train']
tf_record_creation_util.create_tf_record(train_output_path, train_examples, images_dir, label_map_path)
# 准备验证集
val_output_path = 'path/to/val.record'
val_examples = annotations['val']
tf_record_creation_util.create_tf_record(val_output_path, val_examples, images_dir, label_map_path)
```
其中,`tf_record_creation_util.create_tf_record()` 方法用于创建 TFRecord 文件,该文件可以作为训练和验证数据集输入。此外,需要使用 `label_map_util.create_categories_and_label_map()` 方法创建标签映射表,将类别名称映射到整数标签。