昆明双鼎网站制作,从化免费网站建设,深圳市住房和建设局logo,石家庄百度搜索优化原始数据文件夹如下#xff1a;
├──data├── 0 类别1├── 1 类别2制作数据集格式如下所示#xff1a;
├──datasets├── meta│ ├── test.txt # 测试数据集的标注文件│ ├── train.txt # 训练数据集的标注文件│ └── val.txt # 验证…原始数据文件夹如下
├──data├── 0 类别1├── 1 类别2制作数据集格式如下所示
├──datasets├── meta│ ├── test.txt # 测试数据集的标注文件│ ├── train.txt # 训练数据集的标注文件│ └── val.txt # 验证数据集的标注文件├── train│ ├── 0│ ├── 1│ ├── test│ ├── 0│ ├── 1│└── val│ ├── 0│ ├── 1划分数据集比例训练集验证集测试集0.60.20.2划分数据集代码如下
import os
import shutil
import random
from tqdm import tqdm# 定义原始数据文件夹和目标数据集文件夹
data_dir data
target_dir datasets# 定义数据集划分比例
train_split_ratio 0.6
val_split_ratio 0.2
test_split_ratio 0.2# 创建目标数据集文件夹及其子目录结构
os.makedirs(target_dir, exist_okTrue)
os.makedirs(os.path.join(target_dir, meta), exist_okTrue)
os.makedirs(os.path.join(target_dir, train), exist_okTrue)
os.makedirs(os.path.join(target_dir, test), exist_okTrue)
os.makedirs(os.path.join(target_dir, val), exist_okTrue)# 获取原始数据文件夹下的子目录列表
categories os.listdir(data_dir)# 遍历每个子目录
for category in categories:# 获取该类别下的所有文件files os.listdir(os.path.join(data_dir, category))# 随机打乱文件顺序random.shuffle(files)# 计算划分数据集的索引total_files len(files)train_split int(train_split_ratio * total_files)val_split int(val_split_ratio * total_files)# 划分数据集并复制到目标文件夹使用tqdm添加进度条for file in tqdm(files[:train_split], descfCopying train data for {category}):src os.path.join(data_dir, category, file)dst os.path.join(target_dir, train, category)os.makedirs(dst, exist_okTrue)shutil.copy(src, os.path.join(dst, file))for file in tqdm(files[train_split:train_split val_split], descfCopying validation data for {category}):src os.path.join(data_dir, category, file)dst os.path.join(target_dir, val, category)os.makedirs(dst, exist_okTrue)shutil.copy(src, os.path.join(dst, file))for file in tqdm(files[train_split val_split:], descfCopying test data for {category}):src os.path.join(data_dir, category, file)dst os.path.join(target_dir, test, category)os.makedirs(dst, exist_okTrue)shutil.copy(src, os.path.join(dst, file))# 创建标注文件train.txt、val.txt、test.txt
with open(os.path.join(target_dir, meta, train.txt), w) as train_txt:for category in categories:train_files os.listdir(os.path.join(target_dir, train, category))for file in train_files:train_txt.write(f{os.path.join(train, category, file)} {category}\n)with open(os.path.join(target_dir, meta, val.txt), w) as val_txt:for category in categories:val_files os.listdir(os.path.join(target_dir, val, category))for file in val_files:val_txt.write(f{os.path.join(val, category, file)} {category}\n)with open(os.path.join(target_dir, meta, test.txt), w) as test_txt:for category in categories:test_files os.listdir(os.path.join(target_dir, test, category))for file in test_files:test_txt.write(f{os.path.join(test, category, file)} {category}\n)print(数据集划分完成)
