技术标签: paddle
#下载paddleSeg
!git clone https://hub.fastgit.org/PaddlePaddle/PaddleSeg.git
#配置
%cd PaddleSeg
!pip install -r requirements.txt
%cd PaddleSeg/
#下载预训练模型
!python pretrained_model/download_model.py deeplabv3p_xception65_bn_coco
#将数据集解压到PaddleSeg路径下,如果在本地运行,注意更改data/data55400/
!unzip data/data55400/img_train.zip -d PaddleSeg/dataset/rs_data
!unzip data/data55400/lab_train.zip -d PaddleSeg/dataset/rs_data
#为了方便训练,从14万张数据集中划分出1万张作为数据集,这边已经划分好了,如果想用完整数据集,或者进行一些数据增强操作,可以在下面代码基础上修改
%cd PaddleSeg/dataset/rs_data
%mkdir new_img
%mkdir new_lab
import os.path
import glob
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as np
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageDraw
nums_id = 0#计数器
with open("train_list.txt", "w", encoding='utf-8') as f1:#训练集
with open("val_list.txt", "w", encoding='utf-8') as f2:#验证集
with open("test_list.txt", "w", encoding='utf-8') as f3:#测试集
for file1 in glob.glob(r'lab_train/*.png'):
nums_id += 1
#原文件保存路径
path1, pngfile = file1.split()[0], file1.split("/")[1]
path2, jpgfile = "img_train", pngfile.split(".")[0] + ".jpg"
file2 = os.path.join(path2, jpgfile)
#新文件保存路径
new_file1 = os.path.join("new_lab", pngfile)
new_file2 = os.path.join("new_img", jpgfile)
##遍历lab_train下的png图片,复制1万张到另一个文件夹new_lab下
'''
img1 = cv2.imread(file1,flags=-1)
cv2.imwrite(new_file1, img1)#
'''
img1 = Image.open(file1)
img1.save(new_file1)#保存图片,用PIL读取png图片
##对应的img_train目录下的1万张jpg图片,也复制到一个新文件夹new_img下
img2 = cv2.imread(file2)
cv2.imwrite(new_file2, img2, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])#保存图片
#保存list文件
if nums_id <= 900:
f1.write(new_file2 + " " + new_file1 + "\n")#生成训练集列表
else:
f2.write(new_file2 + " " + new_file1 + "\n")#生成验证集列表
if nums_id > 9980:
f3.write(new_file2 + "\n")#生成测试集列表,用于可视化数据,就取最后20张
#打印进度
if nums_id %100 == 0:
print("处理到:",nums_id)
if nums_id == 1000:
break
%cd ../../
#进入到PaddleSeg路径下,如果在终端运行,需要删去代码前面符号。
%cd PaddleSeg
!python pdseg/train.py --cfg ../work/deeplabv3.yaml --use_gpu --use_vdl --do_eval --vdl_log_dir "vis5"
VIS_FILE_LIST: "./dataset/rs_data/test_list.txt"
VIS_FILE_LIST: None
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