【目標檢測實戰】目標檢測實戰之一--手把手教你LMDB格式數據集製做！

文章目錄

1 目標檢測簡介
2 lmdb數據製做
    2.1 VOC數據製做
    2.2 lmdb文件生成

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lmdb格式的數據是在使用caffe進行目標檢測或分類時，使用的一種數據格式。這裏我主要以目標檢測爲例講解lmdb格式數據的製做。

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1 目標檢測簡介

【1】目標檢測主要有兩個任務：

1. 判斷圖像中對象的類別
2. 類別的位置

【2】目標檢測須要的數據：

1. 訓練所需的圖像數據，能夠是jpg、png等圖片格式
2. 圖像數據對應的類別信息和類別框的位置信息。

2 lmdb數據製做

caffe通常使用lmdb格式的數據，在製做數據以前，咱們須要對數據進行標註，可使用labelImg對圖像進行標註（https://github.com/tzutalin/labelImg），這裏就很少贅述數據標註的問題。總之，咱們獲得了圖像的標註Annotations數據。lmdb數據製做，首先須要將annotations數據和圖像數據製做爲VOC格式，而後將其生成LMDB文件便可。下邊是詳細的步驟：

2.1 VOC數據製做

這裏我以caffe環境的Mobilenet+YOLOv3模型的代碼爲例（https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO），進行lmdb數據製做，而且也假設你已經對其配置編譯成功（如沒成功，能夠參考博文進行配置），因此咱們的根目錄爲:caffe-Mobilenet-YOLO-master，下邊爲詳細步驟：

【1】VOC格式目錄創建：

VOC格式目錄主要包含爲：

其中，Annotations裏存儲的是xml標註信息，JPEGImages存儲的是圖片，ImageSets則是訓練和測試的txt列表等信息，下邊咱們就要安裝如上的目錄進行創建咱們本身的數據目錄。

建立Annotations、JPEGImages、ImageSets/Main等文件，命令以下（也可直接界面操做哈）：

注：建議新手按照個人名稱，對於後續文件修改容易！！！

cd ~/   # 進入home目錄
cd Documents/  # 進入Documents目錄
cd caffe-Mobilenet-YOLO-master/  # 進入咱們的根目錄
cd data         # 進入data目錄內
mkdir VOCdevkit   # 建立存儲咱們本身的數據的文件夾
cd VOCdevkit
mkdir MyDataSet  # 建立存儲voc的目錄
cd MyDataSet   
# 建立VOC格式目錄
mkdir Annotations
mkdir JPEGImages
mkdir ImageSets
cd ImageSets
mkdir Main

好啦，咱們的文件夾就創建好了，以下圖所示：

【2】將全部xml文件考入至Annotations文件夾內
【3】將全部圖片考入至JPEGImages文件夾內
【4】劃分訓練接、驗證集合測試集，以下爲Python代碼，須要修改的地方註釋已標明：

import os  
import random 
# 標註文件的路徑，須要你本身修改
xmlfilepath=r'/home/Documents/caffe-Mobilenet-YOLO-master/data/VOCdevkit/MyDataSet/Annotations/'      
# 這裏是存儲數據的本目錄，須要改成你本身的目錄              
saveBasePath=r"/home/Documents/caffe-Mobilenet-YOLO-master/data/VOCdevkit/"                        
trainval_percent=0.8            # 表示訓練集和驗證集所佔比例，你須要本身修改，也可選擇不修改
train_percent=0.8               # 表示訓練集所佔訓練集驗證集的比例，你須要本身修改，也可選擇不修改       
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num=len(total_xml)    
list=range(num)    
tv=int(num*trainval_percent)    
tr=int(tv*train_percent)    
trainval= random.sample(list,tv)    
train=random.sample(trainval,tr)    
  
print("train and val size",tv)  
print("traub suze",tr)  
ftrainval = open(os.path.join(saveBasePath,'MyDataSet/ImageSets/Main/trainval.txt'), 'w')    
ftest = open(os.path.join(saveBasePath,'MyDataSet/ImageSets/Main/test.txt'), 'w')    
ftrain = open(os.path.join(saveBasePath,'MyDataSet/ImageSets/Main/train.txt'), 'w')    
fval = open(os.path.join(saveBasePath,'MyDataSet/ImageSets/Main/val.txt'), 'w')    
  
for i  in list:    
    name=total_xml[i][:-4]+'\n'    
    if i in trainval:    
        ftrainval.write(name)    
        if i in train:    
            ftrain.write(name)    
        else:    
            fval.write(name)    
    else:    
        ftest.write(name)    
    
ftrainval.close()    
ftrain.close()    
fval.close()    
ftest .close()

上述代碼修改以後，在根目錄caffe-Mobilenet-YOLO-master執行上述代碼便可，
在data/VOCdevkit/MyDataSet/ImageSets下生成trainval.txt、test.txt、train.txt、val.txt等所需的txt文件，以下圖所示：

這些TXT文件會包含圖片的名字，不帶路徑，以下圖所示：

2.2 lmdb文件生成

【1】執行以下命令，將生成lmdb所需的腳本複製至data/VOCdevkit/MyDataSet文件夾內：

cp data/VOC0712/create_* data/MyDataSet/                # 把create_list.sh和create_data.sh複製到MyDataSet目錄                  
cp data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt data/MyDataSet/   # 把labelmap_voc.prototxt複製到MyDataSet目錄

【2】修改create_list.sh文件：

1 第3行修改目錄路徑，截止到VOCdevkit便可

2 第13行修改成for name in MyDataSet(VOCdevkit下本身創建的文件夾名字)

3 第15-18行註釋掉

4 第41行get_image_size修改成本身的路徑（注意，這裏是build caffe_mobilenet_yolo以後纔會造成的）：

#!/bin/bash
# 若是嚴格安裝我上述的步驟，就能夠不用修改路徑位置。
# 須要修改的位置也使用註釋進行了標註和解釋

# 這裏須要更改，你數據的根目錄位置，須要修改的地方！！！！
root_dir="/home/Documents/Caffe_Mobilenet_YOLO/data/VOCdevkit/"   
sub_dir=ImageSets/Main
bash_dir="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
for dataset in trainval test
do
  dst_file=$bash_dir/$dataset.txt
  if [ -f $dst_file ]
  then
    rm -f $dst_file
  fi
  for name in MyDataSet  # 若是你創建的不是MyDataSet，這裏須要修改成你本身的名字
  do
    # 這裏須要修改，註釋掉便可
    #if [[ $dataset == "test" && $name == "VOC2012" ]]
    #then
    #  continue
    #fi
    echo "Create list for $name $dataset..."
    dataset_file=$root_dir/$name/$sub_dir/$dataset.txt

    img_file=$bash_dir/$dataset"_img.txt"
    cp $dataset_file $img_file
    sed -i "s/^/$name\/JPEGImages\//g" $img_file
    sed -i "s/$/.jpg/g" $img_file

    label_file=$bash_dir/$dataset"_label.txt"
    cp $dataset_file $label_file
    sed -i "s/^/$name\/Annotations\//g" $label_file
    sed -i "s/$/.xml/g" $label_file

    paste -d' ' $img_file $label_file >> $dst_file

    rm -f $label_file
    rm -f $img_file
  done

  # Generate image name and size infomation.
  if [ $dataset == "test" ]
  then
    home/Documents/Caffe_Mobilenet_YOLO/caffe-MobileNet-YOLO-master/build/tools/get_image_size $root_dir $dst_file $bash_dir/$dataset"_name_size.txt"

【3】creat_data.sh修改：

1 第2行修改成本身的路徑：root_dir="/home/Documents/caffe-MobileNet-YOLO-master/"

2 第7行修改成：data_root_dir="/home/Documents/caffe-MobileNet-YOLO-master/data/VOVdevkit/

3 第8行修改成：dataset_name="MyDataSet"

4 第9行修改成：mapfile="\(root_dir/data/VOCdevkit/\)dataset_name/labelmap_voc.prototxt"

5 第26行修改成\(root_dir/data/VOCdevkit/\)dataset_name/$subset.txt

cur_dir=$(cd $( dirname ${BASH_SOURCE[0]} ) && pwd )
# 修改成本身的路徑
root_dir="/home/Documents/Caffe_Mobilenet_YOLO/caffe-MobileNet-YOLO-master/"

cd $root_dir

redo=1
# 這裏須要修改成本身的路徑
data_root_dir="/home/Documents/Caffe_Mobilenet_YOLO/caffe-MobileNet-YOLO-master/data/VOCdevkit/"
dataset_name="MyDataSet"  # 修改成本身的名字
mapfile="$root_dir/data/VOCdevkit/$dataset_name/labelmap_voc.prototxt"  # 修改成本身的路徑
anno_type="detection"
db="lmdb"
min_dim=0
max_dim=0
width=0
height=0

extra_cmd="--encode-type=jpg --encoded"
if [ $redo ]
then
  extra_cmd="$extra_cmd --redo"
fi
for subset in test trainval
# subset.txt路徑須要修改
do
  python $root_dir/scripts/create_annoset.py --anno-type=$anno_type \
  --label-map-file=$mapfile --min-dim=$min_dim --max-dim=$max_dim --resize-width=$width \
  --resize-height=$height --check-label $extra_cmd $data_root_dir $root_dir/data/VOCdevkit/$dataset_name/$subset.txt \
  $data_root_dir/$dataset_name/$db/$dataset_name"_"$subset"_"$db examples/$dataset_name

【3】修改labelmap_voc.prototxt文件：

除了第一個背景標籤部分不要修改，其餘改爲本身的標籤就行，多的刪掉，少了添加進入就行

【4】最後在caffe-MobileNet-YOLO-master/examples文件夾內新建一個MyDataSet文件夾（空的）

【5】運行create_list.sh腳本: ./data/VOCdevkit/MyDataSet/create_list.sh，運行完後，會在本身建的VOCdevkit/MyDataSet/目錄內生成trainval.txt, test.txt, test_name_size.txt。

【6】運行create_data.sh腳本: ./data/VOCdevkit/MyDataSet/create_data.sh

運行此命令時，提示：bash：./data/VOCdevkit/MyDataSet/create_list.sh：Permission denied，沒有權限，須要執行以下命令賦予執行命令：

chmod u+x data/VOCdevkit/MyDataSet/create_data.sh

出現了錯誤：ValueError: need more than 2 values to unpack，

須要將create_annoset.py中第88行的seg去掉，由於咱們的Annotations只有兩個值，img_file和anno。

運行完後，會在會在本身建的VOCdevkit/MyDataSet目錄內生成lmdb文件夾：

lmdb對應訓練集和測試集的lmdb格式的文件夾：

*** 好啦，今天的教程就到這裏，若有疑問，可關注公衆號【計算機視覺聯盟】私信我或留言交流！！