SSD训练自己的数据集（一）: 制作VOC数据集

准备自己的图片，最好重命名为“000001.jpg”的格式，重命名Python代码如下：

import os
path = "./123"
filelist = os.listdir(path) #该文件夹下所有的文件（包括文件夹）
count=0
for file in filelist:
    print(file)
for file in filelist:   #遍历所有文件
    Olddir=os.path.join(path,file)   #原来的文件路径
    if os.path.isdir(Olddir):   #如果是文件夹则跳过
        continue
    filename=os.path.splitext(file)[0]   #文件名
    filetype=os.path.splitext(file)[1]   #文件扩展名
    Newdir=os.path.join(path,str(count).zfill(6)+filetype)  #用字符串函数zfill 以0补全所需位数
    os.rename(Olddir,Newdir)#重命名
    count+=1

VOC下一共有五个文件夹，其中只用到前三个文件夹，Annotations、JPEGImages和ImageSets

新建以上三个文件夹，再ImageSets文件夹下在新建Main文件夹，Main文件夹下存放四个txt文件

其中test.txt保存用于测试集的图片编号（如“000123”），train.txt是训练集，val.txt是验证集，trainval.txt是交叉验证集，就是训练集合验证集的总和。

把重命名好的图片入JPEGImages文件夹后，使用以下程序生成上述四个文件