如何在tensorflow中加载图像和csv文件以进行对象检测?

nbnkbykc  于 2022-11-16  发布在  其他
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Data loader in Image Classification
Small Target Image
CSV File
我是对象检测的新手,不知道如何使用dataloader完成任务。在图像分类中,我知道我们可以从tensorflow中的image_dataset_from_directory加载图像分类数据,我正在寻找类似的功能来加载csv格式的图像和注解文件。
我有一个csv文件,其中包含每个图像的边界框坐标(x0,y0,width,height)。我如何加载csv注解文件沿着用于对象检测的图像?
图像名称为1.jpg、2.jpg、3.jpg等。我添加了一张图片,说明如何直接从文件夹结构加载图像进行图像分类。
我正在尝试使用Python语言中的TensorFlow库。

wecizke3

wecizke31#

您可以将csv文件传递给下面的代码以创建注解文件。

def annotation(row):
    annotation = {}
    area = (row.xmax -row.xmin)*(row.ymax - row.ymin)
    annotation["segmentation"] = []
    annotation["iscrowd"] = 0
    annotation["area"] = area
    annotation["image_id"] = row.fileid

    annotation["bbox"] = [row.xmin, row.ymin, row.xmax -row.xmin,row.ymax-row.ymin ]

    annotation["category_id"] = row.categoryid
    annotation["id"] = row.annid
    return annotation

创建注解后,您需要将其转换为TFRecord。然后选择要训练的对象检测模型。请参考此gist以获取创建注解的完整代码,并参考此document以创建Tf记录和训练模型。谢谢。

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