标注胡歌图片Train与Test内部图片另存为Xml

行走的ccd 2024-02-29 11:20:48

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文章目录前言xml文件格式代码思想完整代码效果展示总结前言在目标检测中，数据集常常使用labelimg标注，会生成xml文件。本文旨在根据xml标注文件来裁剪目标，以达到去除背景信息的目的。 xml文件格式以下是一个标注好的图片生成的xml文件。具体含义见代码注释。 <annotation>  <folder>JPEGImages</folder>

有时候想判断自己数据集标注的是否准确，那么可以根据xml文件中的坐标和图片信息，在图片上把目标框出来，另存到另一个文件夹中。由于数据集一般是很多图片，所以我选择了批量处理的方式进行标注。 # -*- coding: utf-8 -*- #批量处理img和xml文件，根据xml文件中的坐标把img中的目标标记出来，并保存到指定文件夹，方便自己查看目标标记的是否准确。 import xml.etree...

前提通常制作目标检测的训练集的时候需要对目标物进行标注，标注一般是用原图（像素很高，大小很大），人眼能看到更多的细节；但是标注完成后，进行训练的时候，受 GPU 的内存的限制，图片不能太大，要不内存溢出，会出现报错，一般可以通过调整 batch_size 来避免这个情况，但是batch_size 最小是1，如果还是出现 GPU 内存溢出，那么就需要修改图片的大小了，那么原来标注的 xml 文件的信息也要做出相应的调整代码思路 1.读取xml文件（调用python的xml模块），保存原图的长宽 2.修改x

**train loss 不断下降，dev（或test） loss不断下降：**说明网络仍在学习。 **train loss 不断下降，dev（或test） loss趋于不变：**说明网络过拟合。 **train loss 趋于不变，dev（或test） loss不断下降：**说明数据集100%有问题。 **train loss 趋于不变，dev（或test） loss趋于不变：**说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目，或者是数据集有问题（数据集标注错误数据比较多）。 **train loss 不断.

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