深度学习常用的脚本,比如公共数据集(Tusimple,VOC等)的转换,读取视频,分离训练验证集等
计算机视觉领域搬砖人员一些常用的python工具,持续更新............
主要文件说明:
split_train_val.py:#主要用于分割VOC类型的训练验证集,但是可进行小改动用来分离其他类型的训练集,比如label是json格式,其他数据格式
seg_video.py:#该脚本用来分割不同区域的视频,分割后形成两个视频。主要用途:有的时候由于远程传输数据需要压缩数据,所以是各个摄像头拼在一起的数据,故而需要分割 check_file_same.py:#对比两个文件夹中,找出不同名字的图片。输出在out文件夹中。主要用法:标注公司返回来的数据,可能一个图片标注多个xml文件,导致根据xml索引图片名字,训练就会出错,
所以在训练之前就找到这些图片
crop_img.py:裁剪图像
merge_img.py:将图像拼接起来,可视化
modify_xml.py:修改xml文件
produce_data.py:生成yml数据,将模型的输入与输出写入yml,用于进行部署的时候验证TensorRT结果是否对
read_video.py:从视频取图像
select_difficult_sample.py:#找难样本。比如用一个小网络yolov3裁剪网络生成的结果(txt),大网络yolov4生成的结果作为GT,
找出那些YOlov4检测出来了,yolov3出错的图片,称之为难样本,用于训练提高效果;
select_img_from_video.py:从视频中获取图像。进行了一些筛选。
transform_data/yolo2voc.py:将yolo(txt)规定的数据格式转换为VOC数据格式
transform_data/xml2json.py:xml转json文件
transform_data/json2xml.py:json转xml文件
transform_data/generate_simple.py:将车道线标注数据转换为Tusimple数据集格式
transform_data/yolo2voc.py:将yolo(txt)规定的数据格式转换为VOC数据格式
transform_data/yolo_xml_txt.py:将xml数据,转换为yolo的数据格式
transform_data/csv2txt.py:csv转为txt
zbyuan/dl_common_script
深度学习常用的脚本,比如公共数据集(Tusimple,VOC等)的转换(xml2json,json2xml,yolo2voc),读取视频,分离训练验证集等
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