pytorch版训练retinanet-csv数据集

首先得制作好自己的数据集
我的数据是来自比赛的一个数据集里面就是voc格式的数据集
所以我只需要将VOC数据集转化为csv格式就可以如果直接是图片要制作VOC数据集的可以看我的另一篇关于yolov3的训练里面有介绍
1 制作自己的数据集代码如下

import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import random
import math
import argparsedef parse_args():parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('-i', '--indir', type=str)parser.add_argument('-p', '--percent', type=float, default=0.05)parser.add_argument('-t', '--train', type=str, default='train.csv')parser.add_argument('-v', '--val', type=str, default='val.csv')parser.add_argument('-c', '--classes', type=str, default='class.csv')args = parser.parse_args()return args#获取特定后缀名的文件列表
def get_file_index(indir, postfix):file_list = []for root, dirs, files in os.walk(indir):for name in files:if postfix in name:file_list.append(os.path.join(root, name))return file_list#写入标注信息
def convert_annotation(csv, address_list):cls_list = []with open(csv, 'w') as f:for i, address in enumerate(address_list):in_file = open(address, encoding='utf8')strXml =in_file.read()in_file.close()root=ET.XML(strXml)for obj in root.iter('object'):cls = obj.find('name').textcls_list.append(cls)xmlbox = obj.find('bndbox')b = (int(xmlbox.find('xmin').text), int(xmlbox.find('ymin').text),int(xmlbox.find('xmax').text), int(xmlbox.find('ymax').text))f.write(file_dict[address_list[i]])f.write( "," + ",".join([str(a) for a in b]) + ',' + cls)f.write('\n')return cls_listif __name__ == "__main__":args = parse_args()file_address = args.indirtest_percent = args.percenttrain_csv = args.traintest_csv = args.valclass_csv = args.classesAnnotations = get_file_index('/home/wanliu/retinanet/VOC2007/Annotations', '.xml') 和下面的同理Annotations.sort()JPEGfiles = get_file_index('/home/wanliu/retinanet/VOC2007/JPEGImages', '.jpg') #可根据自己数据集图片后缀名修改 这是你VOC数据集的JPEGImage的路径 每一人路径不一样 我一般用的就是绝对路径JPEGfiles.sort()assert len(Annotations) == len(JPEGfiles) #若XML文件和图片文件名不能一一对应即报错file_dict = dict(zip(Annotations, JPEGfiles))num = len(Annotations)test = random.sample(k=math.ceil(num*test_percent), population=Annotations)train = list(set(Annotations) - set(test))cls_list1 = convert_annotation(train_csv, train)cls_list2 = convert_annotation(test_csv, test)cls_unique = list(set(cls_list1+cls_list2))with open(class_csv, 'w') as f:for i, cls in enumerate(cls_unique):f.write(cls + ',' + str(i) + '\n')

这样你就会在你代码的那个文件目录下得到你要的csv格式的文件
class.csv文件格式如下（ps 我是用Notepa++这个软件打开的）

train.csv 格式如下

val.csv的格式如下

这样就制作好了
2 https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet/tree/master/retinanet
我跑的是这个仓库的
然后根据这个提示
2.1 先clone 下来这个仓库放在你创建的一个文件夹下面
2.2 再通过root根用户（一定要是这个用户不然下载不下来这个包）

apt-get install tk-dev python-tk

2.3 换到自己的用户去激活一个环境下载安装包等这我就不去写了按照要求安装就好
2.4 训练

python train.py --dataset csv --csv_train /home/wanliu/retinanet/train.csv --csv_classes /home/wanliu/retinanet/class.csv --csv_val  /home/wanliu/retinanet/val.csv(都换成自己的路径)

但是在过程中

一直下载不下来这个可能是网速问题一直卡在这个
所以我直接网上下载这个模型然后放在我当前的执行目录下

这样就开始训练啦

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