UAVDT目标检测数据集格式转化以及训练集验证集划分教程(原格式转化为Json(COCO)格式)

UAVDT目标检测数据集格式转化教程(原格式转化为Json(COCO)格式)

无人机目标检测数据集目前主要有两个，一个是VisDrone19/18，还有一个就是UAVDT。
UAVDT数据集不是COCO格式的，但是目标检测一般使用COCO或者VOC格式的。
我找了一圈，博客和Github上都没有相关的转化数据集代码。（以前转数据集网上一搜都有别人提供的，但是这个数据集可能用的人少吧，我没找到）。所以只能自己来写了。以后其他人用这个数据集需要转化格式的时候就可以参考了。

1、下载数据集，了解数据集格式。
官网是这个：UAVDT官网
里面的图片类似这样。

UAVDT还包括了目标跟踪。其实它主要是目标跟踪。里面的目标检测也只是把视频里的东西逐帧提取，然后打上相应的标签。

下载下来后我们主要用这两个文件。

第一个就是图片，里面有子文件夹，子文件夹中就是那一段视频的每一帧的图片。
第二个文件夹就是GT标签,其中有README文件，里面有详细的格式说明。

标签是这样的

也就是类似yolo的txt格式。每一列它都有说明了。

2、先处理图片，把图片重命名放入到一个文件夹中。
COCO格式中图片都是放入到单独一个文件夹中的。
这个数据集一个文件夹下又有好多文件夹，这样不太好，我们可以把图片重命名后放入一个文件夹。

这里可以写一个简单的Python脚本。就叫imagescopy2onedir.py吧

import os
import shutil


multidirpath = 'D:/07_codeD/datasets/UAV/UAV-benchmark-M'
outdir = 'D:/07_codeD/datasets/UAV/uavdtallimages_rename'
# os.mkdir((outdir))

filenames = os.listdir(multidirpath)
# print(filenames)
for file in filenames:
    wholefile = multidirpath + '/' + file
    filenextname = os.listdir(wholefile)
    # print(filenextname)
    for filenext in filenextname:
        pathall = multidirpath + '/' + file + '/' + filenext
        # print(pathall)
        str1 = str(file)
        outpath = outdir + '/' + str1 + '_' + filenext[-10:]
        # print(outpath)
        shutil.copyfile(pathall,outpath)

改变路径就可以在你自己的电脑上运行了。
这是我们重新命名的图片。

3、接下来就是写一个txt2json的python脚本了。

import json
import pandas as pd
import os



classList = ["car", "truck", "bus"]
# By default, coco dataset starts index of categories from 1
PRE_DEFINE_CATEGORIES = {
   key: idx + 1 for idx, key in enumerate(classList)}
# print(PRE_DEFINE_CATEGORIES)


txtdir = 'D:/07_codeD/datasets/UAV/UAV-benchmark-MOTD_v1.0/GT'
out_json_file = "out.json"

json_dict = {
   "images": [], "type": "instances", "annotations": [],
             "categories": []}
# json格式如下，我们要写这总的4个部分，先把最简单的categories写了吧
# {"images": [], "type": "instances", "annotations": [], "categories": []}

# 先把categories部分写完
for cate, cid in PRE_DEFINE_CATEGORIES.items():
    cat = {
   'supercategory': cate, 'id': cid, 'name': cate}
    json_dict['categories'].append(cat)

def get_annot_data(txt_file):
    '''Read annotation into a Pandas dataframe'''
    annot_data =  pd.read_csv(txt_file, delimiter=',', names=['','','','','','','','',''])
    return annot_data



# 记录键值对为后面id进行使用
dict_imagename2id = {
   }

# 先实现images部分
# begin
imageid