使用Efficientdet的Pytorch官方源码训练自己的数据集_efficientdet pytorch

使用Efficientdet的Pytorch官方源码训练自己的数据集

1.先从官网下载代码efficientdet源码

2.再将自己的数据集都放入datasets中。我自己的数据集格式是Pascal VOC的xml格式，这个代码需要的格式是json格式，所以在网上找了好久找到了一个适合的转换代码，这里我放上来

    # coding=utf-8
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
import json


voc_clses = ['D00', 'D01', 'D10', 'D11', 'D20', 'D40', 'D43', 'D44', 'D50']
# 这里换成自己数据集的类别....


categories = []
for iind, cat in enumerate(voc_clses):
    cate = {
   }
    cate['supercategory'] = cat
    cate['name'] = cat
    cate['id'] = iind
    categories.append(cate)

def getimages(xmlname, id):
    sig_xml_box = []
    tree = ET.parse(xmlname)
    root = tree.getroot()
    images = {
   }
    for i in root:  # 遍历一级节点
        if i.tag == 'filename':
            file_name = i.text  # 0001.jpg
            # print('image name: ', file_name)
            images['file_name'] = file_name
        if i.tag == 'size':
            for j in i:
                if j.tag == 'width':
                    width = j.text
                    images['width'] = width
                if j.tag == 'height':
                    height = j.text
                    images['height'] = height
        if i.tag == 'object':
            for j in i:
                if j.tag == 'name':
                    cls_name = j.text
                cat_id = voc_clses.index(cls_name) + 1
                if j.tag == 'bndbox':
                    bbox = []
                    xmin = 0
                    ymin = 0
                    xmax = 0
                    ymax = 0
                    for r in j:
                        if r.tag == 'xmin':
                            xmin = eval(r.text)
                        if r.tag == 'ymin':
                            ymin = eval(r.text)
                        if r.tag == 'xmax':
                            xmax = eval(r.text)
                        if r.tag == 'ymax':
                            ymax = eval(r.text)
                    bbox.append(xmin)
                    bbox.append(ymin)
                    bbox.append(xmax - xmin)
                    bbox.append(ymax - ymin)
                    bbox.append(id)   # 保存当前box对应的image_id
                    bbox.append(cat_id)
                    # anno area
                    bbox.append((xmax - xmin) * (ymax - ymin) 
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