【转载】将自己的数据做成Faster RCNN的格式（VOC2007格式）

http://blog.csdn.net/dcxhun3/article/details/52923310

本文的主要目的是生成VOC2007格式的Annotations，ImageSets和JPEGImages数据集，以便用faster rcnn训练。

需要做的前期工作有两个：下载ImageNet数据集下预训练得到的模型参数（用来初始化）和下载VOC2007数据集。

在此基础上开始生成VOC2007格式的Annotations，ImageSets和JPEGImages数据集。

下载ImageNet数据集下预训练得到的模型参数（用来初始化）

可以直接利用faster rcnn自带的脚本下载

cd $FRCN_ROOT

./data/scripts/fetch_imagenet_models.sh

也可以在一个百度云上下载，地址：http://pan.baidu.com/s/1hsxx8OW

解压，然后将该文件放在py-faster-rcnn\data下

下载VOC2007数据集

下载VOC2007数据集

提供一个百度云地址：http://pan.baidu.com/s/1mhMKKw4

解压，然后，将该数据集放在py-faster-rcnn\data下，用你的数据集替换VOC2007数据集。Annotations，ImageSets和JPEGImages的格式分别如下：

【转载】将自己的数据做成Faster RCNN的格式（VOC2007格式）_第1张图片

【转载】将自己的数据做成Faster RCNN的格式（VOC2007格式）_第2张图片

用自己的数据生成Annotations，ImageSets和JPEGImages，复制到 VOC2007文件下， VOC2007原来的文件夹都加了_ori 而没有直接的替换，即如下图所示：

因此我们现在在需要准备的就是生成VOC2007格式的Annotations，ImageSets和JPEGImages

1.图片命名

虽然说图片名对训练没什么影响，但建议还是按VOC2007那样，如“000001.jpg”这种形式。至于图片格式，我的也是jpg格式的。

批量修改图片名字为VOC2007格式，可以参考Matlab程序（RenamePic.m），代码如下：

clc;

clear;

maindir='H:\medical_data\voctest\JPEGImage\';

name_long=6; %图片名字的长度，如000001.jpg为6,最多9位,可修改

num_begin=1; %图像命名开始的数字如000123.jpg开始的话就是123

subdir = dir(maindir);

% dir得到的为结构体数组每个元素都是如下形式的结构体：

% name -- filename

% date -- modification date

% bytes -- number of bytes allocated to the file

% isdir -- 1 if name is a directory and 0 if not

% datenum -- modification date as a MATLAB serial date number

n=1;

for i = 1:length(subdir)

if ~strcmp(subdir(i).name ,'.') && ~strcmp(subdir(i).name,'..')

img=imread([maindir,subdir(i).name]);

imshow(img);

str=num2str(num_begin,'%09d');

newname=strcat(str,'.jpg');

newname=newname(end-(name_long+3):end);

system(['rename ' [maindir,subdir(i).name] ' ' newname]);

num_begin=num_begin+1;

fprintf('已经处理%d张图片\n',n);

n=n+1;

pause(0.1);%可以把暂停去掉

end

2.目标信息保存

我的CT肺数据已经了结节轮廓的标注信息，因此我只需要记录左上右下的坐标位置就好，格式如下：

000005.jpg nodule 86 44 129 66

000006.jpg nodule 94 48 142 73

000007.jpg nodule 86 150 129 172

000008.jpg nodule 87 44 130 66

000009.jpg nodule 60 52 90 78

000010.jpg nodule 66 57 100 86

000011.jpg nodule 60 73 90 99

前面是图片名，中间是目标类别，最后是目标的包围框坐标（左上角和右下角坐标）。这个保存为txt格式，如out.txt。

3.做xml

做成VOC2007格式的xml，程序可参考matlab程序（VOC2007xml.m），代码如下：

%该代码可以做voc2007数据集中的xml文件，

%txt文件每行格式为：000002.jpg nodule 44 28 132 121

%即每行由图片名、目标类型、包围框坐标组成，空格隔开

%包围框坐标为左上角和右下角

%作者：dcx

clc;

clear;

%注意修改下面四个变量

imgpath='\img1\';%图像存放文件夹

txtpath='\out.txt';%txt文件

xmlpath_new='Annotations/';%修改后的xml保存文件夹

foldername='VOC2007';%xml的folder字段名

fidin=fopen(txtpath,'r');

lastname='begin';

while ~feof(fidin)

tline=fgetl(fidin);

str = regexp(tline, ' ','split');

filepath=[imgpath,str{1}];

if exist(filepath,'file')

img=imread(filepath);

[h,w,d]=size(img);

imshow(img);

rectangle('Position',[str2double(str{3}),str2double(str{4}),str2double(str{5})-str2double(str{3}),str2double(str{6})-str2double(str{4})],'LineWidth',4,'EdgeColor','r');

pause(0.1);

if strcmp(str{1},lastname)%如果文件名相等，只需增加object

object_node=Createnode.createElement('object');

Root.appendChild(object_node);

node=Createnode.createElement('name');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',str{2})));

object_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('pose');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s','Unspecified')));

object_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('truncated');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s','0')));

object_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('difficult');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s','0')));

object_node.appendChild(node);

bndbox_node=Createnode.createElement('bndbox');

object_node.appendChild(bndbox_node);

node=Createnode.createElement('xmin');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(str{3}))));

bndbox_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('ymin');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(str{4}))));

bndbox_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('xmax');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(str{5}))));

bndbox_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('ymax');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(str{6}))));

bndbox_node.appendChild(node);

else %如果文件名不等，则需要新建xml

copyfile(filepath, 'JPEGImages');

%先保存上一次的xml

if exist('Createnode','var')

tempname=lastname;

tempname=strrep(tempname,'.jpg','.xml');

xmlwrite(tempname,Createnode);

end

Createnode=com.mathworks.xml.XMLUtils.createDocument('annotation');

Root=Createnode.getDocumentElement;%根节点

node=Createnode.createElement('folder');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',foldername)));

Root.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('filename');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',str{1})));

Root.appendChild(node);

source_node=Createnode.createElement('source');

Root.appendChild(source_node);

node=Createnode.createElement('database');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('My Database')));

source_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('annotation');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('VOC2007')));

source_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('image');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('flickr')));

source_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('flickrid');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('NULL')));

source_node.appendChild(node);

owner_node=Createnode.createElement('owner');

Root.appendChild(owner_node);

node=Createnode.createElement('flickrid');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('NULL')));

owner_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('name');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('dcx')));

owner_node.appendChild(node);

size_node=Createnode.createElement('size');

Root.appendChild(size_node);

node=Createnode.createElement('width');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(w))));

size_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('height');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(h))));

size_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('depth');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(d))));

size_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('segmented');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s','0')));

Root.appendChild(node);

object_node=Createnode.createElement('object');

Root.appendChild(object_node);

node=Createnode.createElement('name');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',str{2})));

object_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('pose');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s','Unspecified')));

object_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('truncated');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s','0')));

object_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('difficult');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s','0')));

object_node.appendChild(node);

bndbox_node=Createnode.createElement('bndbox');

object_node.appendChild(bndbox_node);

node=Createnode.createElement('xmin');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(str{3}))));

bndbox_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('ymin');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(str{4}))));

bndbox_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('xmax');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(str{5}))));

bndbox_node.appendChild(node);

node=Createnode.createElement('ymax');

node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf('%s',num2str(str{6}))));

bndbox_node.appendChild(node);

lastname=str{1};

end

%处理最后一行

if feof(fidin)

tempname=lastname;

tempname=strrep(tempname,'.jpg','.xml');

xmlwrite(tempname,Createnode);

end

fclose(fidin);

file=dir(pwd);

for i=1:length(file)

if length(file(i).name)>=4 && strcmp(file(i).name(end-3:end),'.xml')

fold=fopen(file(i).name,'r');

fnew=fopen([xmlpath_new file(i).name],'w');

line=1;

while ~feof(fold)

tline=fgetl(fold);

if line==1

line=2;

continue;

end

expression = ' ';

replace=char(9);

newStr=regexprep(tline,expression,replace);

fprintf(fnew,'%s\n',newStr);

end

fprintf('已处理%s\n',file(i).name);

fclose(fold);

fclose(fnew);

delete(file(i).name);

end

4.保存xml到Annotations

新建一个文件夹，名字为Annotations，将xml文件全部放到该文件夹里。

5.将训练图片放到JPEGImages

新建一个文件夹，名字为JPEGImages，将所有的训练图片放到该文件夹里。

6.ImageSets\Main里的四个txt文件

新建文件夹，命名为ImageSets，在ImageSets里再新建文件夹，命名为Main。

我们可以通过xml名字(或图片名)，生成四个txt文件，即：

txt文件中的内容为：

000035

000037

000041

000043

000044

000045

000046

000049

000050

即图片名字（无后缀）,test.txt是测试集，train.txt是训练集，val.txt是验证集，trainval.txt是训练和验证集.VOC2007中，trainval大概是整个数据集的50%，test也大概是整个数据集的50%；train大概是trainval的50%，val大概是trainval的50%。可参考matlab程序（VOCSet.m），代码如下：

%该代码根据已生成的xml，制作VOC2007数据集中的trainval.txt;train.txt;test.txt和val.txt

%trainval占总数据集的50%，test占总数据集的50%；train占trainval的50%，val占trainval的50%；

%上面所占百分比可根据自己的数据集修改，如果数据集比较少，test和val可少一些

%注意修改下面四个值

xmlfilepath='.\Annotations';

txtsavepath='.\ImageSets\Main\';

trainval_percent=0.5;%trainval占整个数据集的百分比，剩下部分就是test所占百分比

train_percent=0.5;%train占trainval的百分比，剩下部分就是val所占百分比

xmlfile=dir(xmlfilepath);

numOfxml=length(xmlfile)-2;%减去.和.. 总的数据集大小

trainval=sort(randperm(numOfxml,floor(numOfxml*trainval_percent)));

test=sort(setdiff(1:numOfxml,trainval));

trainvalsize=length(trainval);%trainval的大小

train=sort(trainval(randperm(trainvalsize,floor(trainvalsize*train_percent))));

val=sort(setdiff(trainval,train));

ftrainval=fopen([txtsavepath 'trainval.txt'],'w');

ftest=fopen([txtsavepath 'test.txt'],'w');

ftrain=fopen([txtsavepath 'train.txt'],'w');

fval=fopen([txtsavepath 'val.txt'],'w');

for i=1:numOfxml

if ismember(i,trainval)

fprintf(ftrainval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));

if ismember(i,train)

fprintf(ftrain,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));

else

fprintf(fval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));

end

else

fprintf(ftest,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));

end

fclose(ftrainval);

fclose(ftrain);

fclose(fval);

fclose(ftest);

这四个txt放在ImageSets\Main中。

替换voc2007数据集中的Annotations、ImageSets和JPEGImages，免去一些训练的修改。

【转载】将自己的数据做成Faster RCNN的格式（VOC2007格式）

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