最近在做一个目标检测算法,训练时用到了 bootstrap 策略,于是我将PASCAL的 Ground Truth 格式的读取函数从 Matlab 改写为 C++。PASCAL 的标注格式为:

# PASCAL Annotation Version 1.00
Image filename : "对应图片路径"
Image size (X x Y x C) : 宽 x 高 x 3
Database : "数据库名称"
Objects with ground truth : 1 { "PASperson" }
# Note that there might be other objects in the image
# for which ground truth data has not been provided.
# Top left pixel co-ordinates : (0, 0)
# Details for object 1 ("PASperson")
# Center point -- not available in other PASCAL databases -- refers
# to person head center
Original label for object 1 "PASperson" : "UprightPerson"
Center point on object 1 "PASperson" (X, Y) : (257, 187)
Bounding box for object 1 "PASperson" (Xmin, Ymin) - (Xmax, Ymax) : (195, 154) - (297, 468)

我写的函数如下:

#include "stdio.h"
#include "string.h"
#include "stdlib.h" // object bounding rect
struct GtRect {
int x_min; int y_min;
int x_max; int y_max;
}; // ground truth of one image
struct GtRecord {
char* image_name;
GtRect* objs;
int obj_num; int height;
int width; int channels;
}; // return true if c is in char set s
int _is_chars(char c, const char* s, int n)
{
for (int i = ; i != n; ++i) {
if (s[i] == c) {
return ;
}
}
return ;
} void _trim_l(char* inout, const char* s)
{
int len = strlen(inout);
int s_len = strlen(s);
int i = ;
for (;i != len; ++i) {
if (!_is_chars(inout[i], s, s_len)) {
break;
}
}
int d = i;
int new_len = len - d;
for (i = ; i != new_len; ++i) {
inout[i] = inout[i + d];
}
inout[new_len] = '\0';
} void _trim_r(char* inout, const char* s)
{
int len = strlen(inout);
int s_len = strlen(s);
int i = len - ;
for (;i != -; --i) {
if (!_is_chars(inout[i], s, s_len)) {
break;
}
}
inout[i + ] = '\0';
} inline void _trim_lr(char* inout, const char* s)
{
_trim_l(inout, s);
_trim_r(inout, s);
} // read ground truth (pascal format)
//************************************
// Name: gt_pascal_read
// Returns: GtRecord
// const char * path : groundtruth file path
//************************************
GtRecord gt_pascal_read(const char* path)
{
GtRecord ret = {, , , , , };
FILE* f;
fopen_s(&f, path, "r");
int obj_num = ;
int len = ;
GtRect rct;
while (fgets(BUF1, , f) != ) {
int match_type = _match_attr(BUF1);
switch (match_type) {
case :
// read image filename
sscanf_s(BUF1, _GT_ATTR[], BUF2, );
_trim_lr(BUF2, "\n\" ");
len = strlen(BUF2);
ret.image_name = (char*)malloc(len + );
memcpy(ret.image_name, BUF2, len + );
break;
case :
// read image size, channel
sscanf_s(BUF1, _GT_ATTR[], &ret.width, &ret.height,
&ret.channels);
break;
case :
// ignore database name
break;
case :
sscanf_s(BUF1, _GT_ATTR[], &rct.x_min,
&rct.y_min, &rct.x_max, &rct.y_max);
OBJ_BUF[obj_num++] = rct;
break;
case :
// ignore polygon
case :
// ignore pixel map
case :
// ignore label
break;
}
}
fclose(f);
ret.obj_num = obj_num;
if (obj_num > ) {
ret.objs = (GtRect*)malloc(sizeof(GtRect) * obj_num);
memcpy(ret.objs, OBJ_BUF, obj_num * sizeof(GtRect));
}
return ret;
} // release pascal ground truth
//************************************
// Name: gt_pascal_release
// Returns: void
// GtRecord * r
//************************************
void gt_pascal_release(GtRecord* r)
{
free(r->image_name);
free(r->objs);
r->image_name = ;
r->objs = ;
r->width = ;
r->height = ;
r->channels = ;
r->obj_num = ;
}

gt_pascal_read 函数忽略了 groundtruth 文件中的一些属性,例如数据库名称等,如果要加回,可以在函数的几个空的 case 中添加即可。PASCAL 官方提供了几个有用的 Matlab 脚本用于读取和生成这样的 groundtruth 文件,在算法开发的过程中要多利用这样的工具。

目标检测数据库 PASCAL 格式的 Ground Truth 的解析函数的更多相关文章

  1. 目标检测模型的性能评估--MAP(Mean Average Precision)

    目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同 ...

  2. [炼丹术]YOLOv5目标检测学习总结

    Yolov5目标检测训练模型学习总结 一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在 ...

  3. 【计算机视觉】目标检测中的指标衡量Recall与Precision

    [计算机视觉]目标检测中的指标衡量Recall与Precision 标签(空格分隔): [图像处理] 说明:目标检测性能指标Recall与Precision的理解. Recall与Precision ...

  4. 目标检测之YOLO V1

    前面介绍的R-CNN系的目标检测采用的思路是:首先在图像上提取一系列的候选区域,然后将候选区域输入到网络中修正候选区域的边框以定位目标,对候选区域进行分类以识别.虽然,在Faster R-CNN中利用 ...

  5. paddlepaddle目标检测之水果检测(yolov3_mobilenet_v1)

    一.创建项目 (1)进入到https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public (2)创建项目 点击添加数据集:找到这两个 然后创建即可 ...

  6. 深度学习与CV教程(13) | 目标检测 (SSD,YOLO系列)

    作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-det ...

  7. zz目标检测

    deep learning分类 目标检测-HyperNet-论文笔记 06-06 基础DL模型-Deformable Convolutional Networks-论文笔记 06-05 基础DL模型- ...

  8. (转) 技术揭秘:海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道

    技术揭秘:海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道 原创 2016-09-21 钟巧勇 深度学习大讲堂 点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦!深度学习大讲堂是高质量原创内容平台,邀请 ...

  9. 目标检测 的标注数据 .xml 转为 tfrecord 的格式用于 TensorFlow 训练

    将目标检测 的标注数据 .xml 转为 tfrecord 的格式用于 TensorFlow 训练. import xml.etree.ElementTree as ET import numpy as ...

随机推荐

  1. img控件的居中显示 ---js技术

    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/ ...

  2. vue的周期函数

    beforeCreate(创建前) created(创建后) beforeMount(载入前) mounted(载入后) beforeUpdate(更新前) updated(更新后) beforeDe ...

  3. luoguP1502过河题解

    日常吐(fei)嘈(hua) 这道题作为最近卡了我3天的dp题(最后还是在题解的帮助下冥思苦想才过掉的题),窝觉得此题肥肠之脑洞,写此博客纪念 题解 过河 先来日常手玩样例: 咦感觉怎么手玩答案都像是 ...

  4. Python之 反射、迭代器、生成器

    反射 反射就是通过 内置函数getattr() 以字符串的形式导入模块,以字符串的形式调用模块/对象里方法 l=['add','del','set','find'] for i in l: print ...

  5. 阶段3 2.Spring_09.JdbcTemplate的基本使用_5 JdbcTemplate在spring的ioc中使用

    resources下新建File文件 bean.xml 配置jdbcTemplate 注入DataSource 新建测试方法 复制demo1改个名字叫做demo2 编写Insert的方法

  6. harbor设置开机自启

    [root@bogon harbor]# vi /lib/systemd/system/harbor.service [Unit]Description=RedisAfter=network.targ ...

  7. Oracle 安装 RAC 11.2.0.4 centos7.4 -udev磁盘绑定/执行root脚本报错

    在centos 7.4上安装oracle rac 11.2.0.4 报错及相关解决 $ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.4.1708 (C ...

  8. SpringBoot 和 SpringCloud 之间关系?

    SpringBoot:专注于快速方便的开发单个个体微服务(关注微观):SpringCloud:关注全局的微服务协调治理框架,将SpringBoot开发的一个个单体微服务组合并管理起来(关注宏观):Sp ...

  9. js中dom选择器

    document,getElementById("demo");    //通过id查询节点 . document.getElementsByTagName("div&q ...

  10. 《React+Redux前端开发实战》笔记2:基于Webpack构建的Hello World案例(上)

    这次搭建分为两部分:一部分是前期必要配置,一部分是开发React代码. [基于Webpack的React Hello World项目] 1.前期必要配置 (1)首先要确保读者的开发设备上已经安装过No ...