Python中object_detection.models.ssd_inception_v2_feature_extractor的训练数据集准备方法

在使用SSD Inception V2模型进行物体检测之前，需要准备训练数据集。以下是准备数据集的方法及其示例代码。

Step 1: 标记数据集

首先，需要为训练数据集中的每个图像标记物体的边界框和对应的类别。可以使用标记工具，如LabelImg，手动标记图像并导出相应的XML文件。XML文件包含了物体的类别和边界框的坐标信息。

Step 2: 生成TFRecord文件

接下来，需要将图像数据和标注信息保存为TFRecord文件格式，以供模型训练使用。TFRecord是一个二进制文件格式，能够高效地存储大量的数据。

首先，需要创建一个字典，包含图像路径、标注信息等。然后，使用TensorFlow的tf.train.Example模块将字典转换为Example对象。最后，将Example对象序列化为字符串，并写入TFRecord文件中。

以下是一个生成TFRecord文件的示例代码：

import os
import io
import tensorflow as tf

from PIL import Image
from object_detection.utils import dataset_util

def create_tf_example(example):
    # 读取图像
    with tf.io.gfile.GFile(example['image_path'], 'rb') as fid:
        encoded_image = fid.read()
    
    # 打开图像
    image = Image.open(example['image_path'])
    width, height = image.size
    
    # 创建字典
    xmins = []
    ymins = []
    xmaxs = []
    ymaxs = []
    classes_text = []
    classes = []
    
    for obj in example['objects']:
        # 将边界框坐标调整为相对于图像宽度和高度的比例
        xmins.append(float(obj['xmin']) / width)
        ymins.append(float(obj['ymin']) / height)
        xmaxs.append(float(obj['xmax']) / width)
        ymaxs.append(float(obj['ymax']) / height)
        classes_text.append(obj['class'].encode('utf8'))
        classes.append(obj['class_id'])
    
    # 创建TFRecord样本
    tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'image/encoded': dataset_util.bytes_feature(encoded_image),
        'image/format': dataset_util.bytes_feature('jpeg'.encode('utf8')),
        'image/object/bbox/xmin': dataset_util.float_list_feature(xmins),
        'image/object/bbox/xmax': dataset_util.float_list_feature(xmaxs),
        'image/object/bbox/ymin': dataset_util.float_list_feature(ymins),
        'image/object/bbox/ymax': dataset_util.float_list_feature(ymaxs),
        'image/object/class/text': dataset_util.bytes_list_feature(classes_text),
        'image/object/class/label': dataset_util.int64_list_feature(classes),
    }))
    
    return tf_example

def create_tf_record(output_file, examples):
    writer = tf.io.TFRecordWriter(output_file)
    
    for example in examples:
        tf_example = create_tf_example(example)
        writer.write(tf_example.SerializeToString())
    
    writer.close()
    print('Successfully created TFRecord file: {}'.format(output_file))

# 数据集目录
dataset_dir = '/path/to/dataset'
output_dir = '/path/to/output'

# 数据集标注文件
label_file = os.path.join(dataset_dir, 'labels.txt')

# 加载类别名称和ID映射关系
with open(label_file, 'r') as f:
    labels = f.read().splitlines()
    
label_map = {label: index for index, label in enumerate(labels)}

# 遍历图片和对应的标注文件
examples = []

for image_file in os.listdir(dataset_dir):
    if image_file.endswith('.jpg'):
        image_path = os.path.join(dataset_dir, image_file)
        annotation_file = os.path.join(dataset_dir, image_file.replace('.jpg', '.xml'))
        
        # 解析标注文件
        objects = parse_annotation(annotation_file, label_map)
        
        example = {
            'image_path': image_path,
            'objects': objects
        }
        
        examples.append(example)

# 生成TFRecord文件
output_file = os.path.join(output_dir, 'train.record')
create_tf_record(output_file, examples)

以上示例代码假设了如下的目录结构：

- dataset_dir/

- image1.jpg

- image1.xml

- image2.jpg

- image2.xml

- ...

- labels.txt

其中，dataset_dir是存放数据集的目录，包含了图像文件和对应的XML标注文件。labels.txt是包含了每个类别名称的文本文件，每行一个类别。

Step 3: 配置模型文件

最后，需要将生成的TFRecord文件路径、类别数量等信息添加到模型配置文件中。模型配置文件是一个protobuf格式的文件，它描述了模型的整体结构和训练时的配置参数。

具体可以参考TensorFlow Object Detection API的[官方文档](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md)中的说明。

总结：

以上是使用SSD Inception V2模型进行物体检测所需的训练数据集准备方法及其示例代码。这些步骤可以帮助你准备好数据集，并将其转化为TFRecord文件，在模型训练过程中使用。