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目标检测与分类识别之数据集分类
阅读量:603 次
发布时间:2019-03-12

本文共 2046 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

在完成数据集的获取任务后,首先需要对数据集进行分析。分析的核心目标在于了解数据集的类别构成和各类别的特点,从而为后续开发模型奠定基础。这可以通过查看图片特征和类别分布来实现。

"华为云杯"2020深圳开发数据应用创新大赛-生活垃圾图片分类数据集是一个标准的VOC格式数据集。该数据集包含14964张图片,分为44个类别。每个类别代表一种常见的垃圾类型,例如一次性快餐盒、书籍纸张、充电宝、剩饭剩菜等。为了确保读取文件时不会因编码格式问题而出错,我们直接在程序中处理类别信息,这样虽然看起来有些繁琐,但能保证程序的稳定运行。

数据预处理与文件管理

在处理数据之前,我们需要先创建相应的文件夹结构,以便将图片按类别进行分隔。以下是代码实现:

import osimport xml.dom.minidomfrom PIL import Image# 定义根目录root_dir = os.path.dirname(__file__)images_path = os.path.join(root_dir, 'images')# 创建类别的文件夹结构class_names = ['一次性快餐盒', '书籍纸张', '充电宝', '剩饭剩菜', '包', '垃圾桶', '塑料器皿', '塑料玩具', '塑料衣架',              '大骨头', '干电池', '快递纸袋', '插头电线', '旧衣服', '易拉罐', '枕头', '果皮果肉', '毛绒玩具',              '污损塑料', '污损用纸', '洗护用品', '烟蒂', '牙签', '玻璃器皿', '砧板', '筷子', '纸盒纸箱',              '花盆', '茶叶渣', '菜帮菜叶', '蛋壳', '调料瓶', '软膏', '过期药物', '酒瓶', '金属厨具',              '金属器皿', '金属食品罐', '锅', '陶瓷器皿', '鞋', '食用油桶', '饮料瓶', '鱼骨']for class_name in class_names:    class_dir = os.path.join(images_path, class_name)    if not os.path.exists(class_dir):        os.makedirs(class_dir)

标签解析与数据统计

接下来,我们需要解析每个标签文件,将图片分类并统计各类别的出现次数。以下是实现代码:

import osimport xml.dom.minidomAnnoPath = r'./VOCdevkit/VOC2007/Annotations/'Annolist = os.listdir(AnnoPath)rate = {}total = 0for annotation in Annolist:    dom = xml.dom.minidom.parse(AnnoPath + annotation)    collection = dom.documentElement    objectlist = collection.getElementsByTagName('object')        for object in objectlist:        name_list = object.getElementsByTagName('name')        object_name = name_list[0].childNodes[0].data                if object_name not in rate:            rate[object_name] = 0                    rate[object_name] += 1        total += 1

分类结果分析

过程结束后,我们将获得每个类别的统计信息。通过分析这些统计结果,我们可以发现以下问题是当我们训练模型时可能会遇到的痛点:

  • 类别分布不均衡:某些类别的样例量显著少于其他类别,例如垃圾桶仅有101张图片,花盆仅有157张图片。
  • 数据集单一性:部分类别(如花盆)包含较少样本,且每个样本可能呈现出多种姿态。
  • 遮挡问题:数据集中存在大量遮挡的图片,会对模型的性能产生影响。
  • 针对这些问题,我们可以采取以下优化措施:

  • 多样化数据增强:通过旋转、翻转等方式增加训练数据,缓解类别分布不均衡问题。
  • 数据扩充:收集更多同类别的图片,尤其是类别样本量较少的项目。
  • 遮挡处理:采用先验知识检测方法识别遮挡区域,并剪切或标记遮挡部分,提高模型识别准确率。
  • 通过详细分析数据类别的特点,并针对性地进行数据处理和优化,可以显著提升后续模型的性能和泛化能力。这一过程不仅仅是个别类别的处理,更是对整个数据集质量进行全面评估和提升。

    转载地址:http://jshxz.baihongyu.com/

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