对小样本数据进行数据增强对小样本数据进行数据增强
一、前情介绍一、前情介绍
在之前对yolov3的学习中，有时候发现小样本数据集容易出现过拟合或者泛化能力不强的问题，在对这一问题提出的不同解决方法进
行了摸索和尝试，发现提高数据集样本容量是一个比较直接和简单粗暴的方法，以下纪录这一实验方法。
二、环境二、环境
直接交代环境，都是相对较简单，在这里博主没遇到过坑
os
numpy
PIL
imgaug
三、代码三、代码
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
import numpy as np
from PIL import Image
import shutil
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
ia.seed(1)
def read_xml_annotation(root, image_id):
in_file = open(os.path.join(root, image_id))
tree = ET.parse(in_file)
root = tree.getroot()
bndboxlist = []
for object in root.findall('object'): # 找到root节点下的所有country节点
bndbox = object.find('bndbox') # 子节点下节点rank的值
xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
ymax = int(bndbox.find('ymax').text)
# print(xmin,ymin,xmax,ymax)
bndboxlist.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
# print(bndboxlist)
bndbox = root.find('object').find('bndbox')
return bndboxlist
# (506.0000, 330.0000, 528.0000, 348.0000) -> (520.4747, 381.5080, 540.5596, 398.6603)
def change_xml_annotation(root, image_id, new_target):
new_xmin = new_target[0] new_ymin = new_target[1] new_xmax = new_target[2] new_ymax = new_target[3]
in_file = open(os.path.join(root, str(image_id) + '.xml')) # 这里root分别由两个意思
tree = ET.parse(in_file)
xmlroot = tree.getroot()
object = xmlroot.find('object')
bndbox = object.find('bndbox')
xmin = bndbox.find('xmin')
xmin.text = str(new_xmin)
ymin = bndbox.find('ymin')
ymin.text = str(new_ymin)
xmax = bndbox.find('xmax')
xmax.text = str(new_xmax)
ymax = bndbox.find('ymax')
ymax.text = str(new_ymax)
tree.write(os.path.join(root, str("%06d" % (str(id) + '.xml'))))
def change_xml_list_annotation(root, image_id, new_target, saveroot, id):
in_file = open(os.path.join(root, str(image_id) + '.xml')) # 这里root分别由两个意思
tree = ET.parse(in_file)
elem = tree.find('filename')
elem.text = (str("%06d" % int(id)) + '.jpg')
xmlroot = tree.getroot()
index = 0
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