Tensorflow怎么实现将图像与标签数据转化为tfRecord文件

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Tensorflow中如果要对神经网络模型进行训练,需要把训练数据转换为tfRecord格式才能被读取,Tensorflow的模型文件里直接提供了相应的脚本文件在下面的文件夹中:

cd Tensorflow/模型/研究/object_detection/dataset_tools

<强>其中包括:

1. create_coco_tf_record.py:注意,这个代码需要解析json格式的标签文件

2. create_pascal_tf_record.py:注意,这个代码需要解析xml格式的标签文件

…

我们需要根据自己的标签格式选择相应的脚本。

<强>具体使用方式:以create_pascal_tf_record。py为例,首先打开该脚本,然后修改文件中相应的信息,诸如训练集,验证集的路經等,这个需要你根据自己的情况去修改。

使用方法:

python  object_detection/dataset_tools/create_pascal_tf_record.py  \ 　　,,,,data_dir=/home/user/VOCdevkit \, #数据存储的路經,下一级子文件夹必须为voc2012 　　,,,年=VOC2012  \ 　　,,,——output_path=/home/user/pascal.record  #输出文件的路經及文件名

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