Windows下實現將Pascal VOC轉化為TFRecords
前言
由於TensorFlow常用TFrecords作為輸入格式，我們需要將製作好的Pascal VOC轉為TFrecords格式。使用 object detection API 內提供的指令碼。
TFRecords格式如下：
-uint64 length
-uint32 masked_crc32_of_length
-byte data[length]
-uint32 masked_crc32_of_data
前置要求：
Anaconda3（使用python3.x）
製作好的Pascal VOC資料集
1、配置protobuf
Google的protobuf是一種輕便高效的結構化資料儲存格式，結構擴充套件性高，速度快，密度大。我們下載對應的protoc-3.4.0-win32.zip版本。解壓之後的檔案內容如下：
將bin資料夾所在路徑新增到環境變數PATH，再將bin下的protoc.exe移動到C:\Windows\System32目錄下。
cmd下進入~models/reseach目錄下，輸入：
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
2、設定搜尋路徑
Windows下的API使用時會出現圖示bug，需要建立xx.pth檔案，將以下兩條路徑新增進去：
~\models\research
~\models\research\slim
接著，將pth檔案移動到python安裝目錄的site-packages下。
最後，我們利用cmd執行model_builder_test.py檔案，測試環境是否搭建成功。
3、修改pascal_label_map.pbtxt
開啟~models/research/object_detection/data/pascal_label_map.pbtxt，修改其中的name為自己的分類名。
如圖所示，這裡我要識別分類的是圖片數字0~3，所以修改了對應的name。
4、修改create_pascal_tf_record.py檔案
（1）47行：根據自己的VOC資料集格式，修改年份，如果是2007，則保持預設；
（2）49行：將data/pascal_label_map.pbtxt改為絕對路徑
（3）81行：改為img_path = os.path.join('JPEGImages'
（4）82行：改為full_path =os.path.join(dataset_directory,'VOC2012',img_path+'.jpg')
（5）163行 : 改為examples_path =os.path.join(data_dir,year,'ImageSets','Main','xx' + FLAGES.set + '.txt')
xx裡的內容是~VOCdevkit\VOC2012\ImageSets\Main目錄下的檔案字首名稱，如果沒有，留空就可以。
5、執行
cmd下輸入：
python ~/models/research/object_detection/dataset_tools/create_pascal_tf_record.py\
--data_dir=~/VOCdevkit \
--year=VOC2012 \
--output_path=~/xx.record
其中，波浪線的地方分別為自己的py檔案位置、VOC資料位置、轉換的record檔案儲存位置。
注：
1、protoc必須使用3.4版本而非3.5，否則會出現找不到*.proto的bug；
2、執行時出現很多bug，根據bug一步一步回推程式碼修改。
以上這篇Windows下實現將Pascal VOC轉化為TFRecords就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。