darknect/caffe/caffe-yolov2/readme.md
2017年 http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip 训练集图片 http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip 验证集图片 http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip 总的json标签
处理 :
下载 coco数据库处理脚本
git clone https://github.com/weiliu89/coco.git
cd coco
git checkout dev # 必要 在 PythonAPI 或出现 scripts/ 文件夹 一些处理脚本
安装:
cd coco/PythonAPI
python setup.py build_ext --inplace
将总的json文件拆分成 各个图像的json
python scripts/batch_split_annotation.py
获取 图片id 对应的图片尺寸大小 长宽
python scripts/batch_get_image_size.py
创建图片地址+ json标签地址的 列表文件
python data/coco/create_list.py
生成lmdb 文件 and make soft links at examples/coco/
./create_data.sh
2:
将各个图像的json 转成 voc格式的 xml文件
python Construct_XML_Annotations_from_COCO_JSON.py
创建图片地址+ xml标签地址的 列表文件
python data/coco/create_list_xml.py
生成lmdb 文件 and make soft links at examples/coco/
./convert.sh