1.确认任务

经过mydataset文件处理后 - > 在train_res50_fpn文件内应用

# load train data set
# VOCdevkit -> VOC2012 -> ImageSets -> Main -> train.txt
train_dataset = VOCDataSet(VOC_root, "2012", data_transform["train"], "train.txt")
train_sampler = None

在经过mydataset处理后，框出各项位置。

2.原mydataset内容

主要要做的就是在每个xml文件内提取出类别+类别所在区域（xmin xmax ymin ymax）

2.1 split_data.py分类出训练集 and 验证集

得到结果：

2.2 构造函数 def_init

索引每一个xml文件

xml_list = 每一个训练集中的xml文件集合

        assert year in ["2007", "2012"], "year must be in ['2007', '2012']"
        # 增加容错能力
        if "VOCdevkit" in voc_root:
            self.root = os.path.join(voc_root, f"VOC{year}")
        else:
            self.root = os.path.join(voc_root, "VOCdevkit", f"VOC{year}")
        self.img_root = os.path.join(self.root, "JPEGImages")
        self.annotations_root = os.path.join(self.root, "Annotations")

        # read train.txt or val.txt file
        txt_path = os.path.join(self.root, "ImageSets", "Main", txt_name)
        assert os.path.exists(txt_path), "not found {} file.".format(txt_name)

        with open(txt_path) as read:
            xml_list = [os.path.join(self.annotations_root, line.strip() + ".xml")
                        for line in read.readlines() if len(line.strip()) > 0]

        self.xml_list = []

按行索引classes文件

class_dict 匹配类别对应的序号

        # read class_indict
        json_file = './pascal_voc_classes.json'
        assert os.path.exists(json_file), "{} file not exist.".format(json_file)
        with open(json_file, 'r') as f:
            self.class_dict = json.load(f)

parse_xml_to_dict方法把每一个xml文件检测到的类别提取出来<object>

        xml = etree.fromstring(xml_str)
        data = self.parse_xml_to_dict(xml)["annotation"]

提取每个类别的各项信息

位置信息放入boxes中

        boxes = []
        labels = []
        iscrowd = []
        assert "object" in data, "{} lack of object information.".format(xml_path)
        for obj in data["object"]:
            xmin = float(obj["bndbox"]["xmin"])
            xmax = float(obj["bndbox"]["xmax"])
            ymin = float(obj["bndbox"]["ymin"])
            ymax = float(obj["bndbox"]["ymax"])

        # 进一步检查数据，有的标注信息中可能有w或h为0的情况，这样的数据会导致计算回归loss为nan
            if xmax <= xmin or ymax <= ymin:
                print("Warning: in '{}' xml, there are some bbox w/h <=0".format(xml_path))
                continue
            
            boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
            labels.append(self.class_dict[obj["name"]])
            if "difficult" in obj:
                iscrowd.append(int(obj["difficult"]))
            else:
                iscrowd.append(0)

转为tensor

        # convert everything into a torch.Tensor
        boxes = torch.as_tensor(boxes, dtype=torch.float32)
        labels = torch.as_tensor(labels, dtype=torch.int64)
        iscrowd = torch.as_tensor(iscrowd, dtype=torch.int64)
        image_id = torch.tensor([idx])
        area = (boxes[:, 3] - boxes[:, 1]) * (boxes[:, 2] - boxes[:, 0])

        target = {}
        target["boxes"] = boxes
        target["labels"] = labels
        target["image_id"] = image_id
        target["area"] = area
        target["iscrowd"] = iscrowd

        if self.transforms is not None:
            image, target = self.transforms(image, target)

        return image, target

提取图像的高宽

    def get_height_and_width(self, idx):
        # read xml
        xml_path = self.xml_list[idx]
        with open(xml_path) as fid:
            xml_str = fid.read()
        xml = etree.fromstring(xml_str)
        data = self.parse_xml_to_dict(xml)["annotation"]
        data_height = int(data["size"]["height"])
        data_width = int(data["size"]["width"])
        return data_height, data_width

被调用过的函数 --- 将xml解析为字典模式

    def parse_xml_to_dict(self, xml):
        """
        将xml文件解析成字典形式，参考tensorflow的recursive_parse_xml_to_dict
        Args:
            xml: xml tree obtained by parsing XML file contents using lxml.etree

        Returns:
            Python dictionary holding XML contents.
        """

        if len(xml) == 0:  # 遍历到底层，直接返回tag对应的信息
            return {xml.tag: xml.text}

        result = {}
        for child in xml:
            child_result = self.parse_xml_to_dict(child)  # 递归遍历标签信息
            if child.tag != 'object':
                result[child.tag] = child_result[child.tag]
            else:
                if child.tag not in result:  # 因为object可能有多个，所以需要放入列表里
                    result[child.tag] = []
                result[child.tag].append(child_result[child.tag])
        return {xml.tag: result}

3.关于json文件

如何在Python中优雅地处理JSON文件 - 知乎

JSON结构看起来和Python中的字典非常类似。需要注意的是，JSON格式通常是由key:<value> 结对组成,其中key是字符串形式,value是字符串、数字、布尔值、数组、对象或null。

为了更直观的进行说明,在下图中我们以蓝色突出显示了所有的key,同时以橙色突出显示了所有的value。

请注意,以下每组key/value间均使用逗号进行区分。

首先我们需要导入 json库, 接着我们使用open函数来读取JSON文件,最后利用json.load()函数将JSON字符串转化为Python字典形式.

4.提取出相应json文件的每个类别以及对应区域

注：中文的时候encoding=‘gbk’

import json
import torch
with open('test.json',encoding="gbk") as f:
    json_dict = json.load(f)

#print(type(json_dict))
data = json_dict['shapes']
for data_ in data:
    #print(data_)
    #print(data[0]['label'])
    #print(data[0]['points'])

    label=data_['label']
    xmin=float(data_['points'][0][0])
    xmax=float(data_['points'][1][0])
    ymin=float(data_['points'][0][1])
    ymax=float(data_['points'][1][1])

    print(label , xmin , xmax , ymin , ymax)