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小編給大家分享一下Tensorflow怎么實現(xiàn)將圖像與標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為tfRecord文件,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
tensorflow中如果要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,需要把訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為tfrecord格式才能被讀取,tensorflow的model文件里直接提供了相應(yīng)的腳本文件在下面的文件夾中:
cd tensorflow/models/research/object_detection/dataset_tools
其中包括:
1.create_coco_tf_record.py:注意,這個代碼需要解析json格式的標(biāo)簽文件
2.create_pascal_tf_record.py:注意,這個代碼需要解析xml格式的標(biāo)簽文件
......
我們需要根據(jù)自己的標(biāo)簽格式選擇相應(yīng)的腳本。
具體使用方式:以create_pascal_tf_record.py為例,首先打開該腳本,然后修改文件中相應(yīng)的信息,諸如訓(xùn)練集、驗證集的路經(jīng)等,這個需要你根據(jù)自己的情況去修改。
使用方法:
python object_detection/dataset_tools/create_pascal_tf_record.py \ --data_dir=/home/user/VOCdevkit\ #數(shù)據(jù)存儲的路經(jīng),下一級子文件夾必須為voc2012 --year=VOC2012 \ --output_path=/home/user/pascal.record #輸出文件的路經(jīng)及文件名
以上是“Tensorflow怎么實現(xiàn)將圖像與標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為tfRecord文件”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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