PASCAL VOC数据集生成train.txt、test.txt、tainval.txt、val.txt

Python3代码：

import os
import random xmlfilepath=r'/home/huadian/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2007/Annotations'
saveBasePath=r"/home/huadian/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/"trainval_percent=0.5
train_percent=0.5
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,'trainval.txt'), 'w')
ftest = open(os.path.join(saveBasePath,'test.txt'), 'w')
ftrain = open(os.path.join(saveBasePath,'train.txt'), 'w')
fval = open(os.path.join(saveBasePath,'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()

Matlab代码：

xmlfilepath='F:\VOCdevkit\VOC2007\Annotations';
txtsavepath='F:\VOCdevkit\VOC2007\ImageSets\Main';
trainval_percent=0.5;
train_percent=0.5;xmlfile=dir(xmlfilepath);
numOfxml=length(xmlfile)-2;trainval=sort(randperm(numOfxml,floor(numOfxml*trainval_percent)));
test=sort(setdiff(1:numOfxml,trainval));  trainvalsize=length(trainval);
train=sort(trainval(randperm(trainvalsize,floor(trainvalsize*train_percent))));
val=sort(setdiff(trainval,train));  ftrainval=fopen([txtsavepath 'trainval.txt'],'w');
ftest=fopen([txtsavepath 'test.txt'],'w');
ftrain=fopen([txtsavepath 'train.txt'],'w');
fval=fopen([txtsavepath 'val.txt'],'w');  for i=1:numOfxml  if ismember(i,trainval)  fprintf(ftrainval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  if ismember(i,train)  fprintf(ftrain,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  else  fprintf(fval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  end  else  fprintf(ftest,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  end
end
fclose(ftrainval);
fclose(ftrain);
fclose(fval);
fclose(ftest);

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