Python脚本自动生成Caffe train_list.txt：处理数据集分类

在Python编程中，生成Caffe训练list.txt文件是一个常见的任务，特别是在处理图像分类或对象检测的数据集中。本文提供了一个脚本示例，用于从指定目录结构中创建train_list.txt和test_list.txt两个文件，分别用于训练和测试Caffe模型。以下是详细步骤和代码解释： 1. 首先，导入所需的os模块，用于操作文件和目录。`os.path.expanduser(path)`函数用于将路径中的"~"替换为用户的主目录，确保路径的正确性。 2. 定义一个变量`path`，指向包含数据集的根目录。然后，通过`os.listdir(path_exp)`获取该目录下的所有子目录名（假设这些是不同的类别）。将子目录名转换为整数并排序，以便后续操作。 3. 计算数据集中类别数量（nrof_classes）即子目录的数量，这表示数据集中有多个不同的人或类别。 4. 创建两个文件对象，`files`用于写入train_list.txt，`filets`用于写入test_list.txt。计数器`count`用于追踪当前处理的类别内的图像数量，`count_u`用于统计总的训练和测试图像数量。 5. 使用一个for循环遍历每个类别（类名存储在`class_name`中），并在每次迭代中，增加类别内的计数`count`。同时，检查当前类别是否达到80%的数据量阈值，这是为了将数据划分为训练集和测试集。 6. 对于每个类别，使用`os.path.join()`方法构建图像文件的完整路径。接着，遍历类别目录下的所有图像文件，并构造每张图片的路径字符串，格式为`prefix1 + img + class_name + "\n"`，其中`prefix1`是图片的前缀路径。 7. 当类别内的图像数量大于4时（通常Caffe对小数据集的处理有最小文件数量要求），将前两张图片添加到test_list.txt，其余的添加到train_list.txt。这遵循的是80/20划分原则，留出一部分数据用于验证模型的泛化能力。 8. 如果`count`等于2（意味着只有一张图像），则停止处理，这可能是数据不足的情况。如果某个类别下的所有图像大小为0，则删除该空类别目录。 9. 在循环结束后，关闭`files`和`filets`文件对象以确保数据正确写入。 这个脚本通过Python实现了一种简单但实用的方法，将数据集按照预定义的比例分割为训练和测试数据，并生成了符合Caffe训练要求的list.txt文件，这对于训练深度学习模型非常关键。通过调整阈值和文件数量，可以根据具体需求进行灵活配置。