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公开数据集
VOC：visual object classes PASCAL VOC 挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试，提，挑战赛和其所使用的数据集已经成为了对象检测领域普遍接受的一种标准。 该挑战的主要目的是识别真实场景中一些类别的物体。在该挑战中，这是一个监督学习的问题，训练集以带标签的图片的形式手把手教会你使用机器深度学习YOLOV5自己的训练集
目录 导言 前期的准备 下载源码 数据集的收集与制作 配置文件 创建文件 导言 发这篇文章的目的不仅仅是教会小白也可以使用模型训练，拥有自己的模型，也算是对我这段时间的一个学习的记录吧，万一之后某一天还需要用到的时候可以再次捡起来进行学习和操作。 前期的准备 下载源码记录我配置YOLOX训练自己数据集的经历，已完成
本文以在colab上训练为例： !git clone https://github.com/roboflow-ai/YOLOX.git %cd YOLOX !pip3 install -U pip && pip3 install -r requirements.txt !pip3 install -v -e . !pip uninstall -y torch torchvision torchaudio # May need to change in the future if Col0006-目标检测-制作VOC数据集-生成Main下的txt文件
import os import random #其中trainval=train+val trainval_percent = 0.7 # 可以自己设置 train_percent = 0.8 # 可以自己设置 xmlfilepath = f"/Annotations" # 这里填写自己的标注目录 txtsavepath = f"/ImageSets/Main" total_xml = os.listdir(xmlfilepath) num解决OSError: output/res101/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/default/res101_faster_rcnn_iter_110000.
解决OSError: output/res101/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/default/res101_faster_rcnn_iter_110000.ckpt.meta not found. 代码 tfmodel = os.path.join('/Users/.../.../tf-faster-rcnn/data/output', demonet, DATASETS[dataset][0], 'default',