Windows下实现将Pascal VOC转化为TFRecords

下面我将详细讲解Windows下实现将Pascal VOC转化为TFRecords的完整攻略，包含以下步骤：

1. 安装Python

首先，我们需要在Windows系统中安装Python，可以从官网https://www.python.org/downloads/windows/ 下载对应版本的Python。

2. 下载Pascal VOC数据集

Pascal VOC数据集是一个常用的目标检测数据集，包含多个类别的物体的图片和对应的标注文件。可以从官网http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/#data 下载VOC2012数据集。

3. 安装TensorFlow和其他依赖包

在Python环境中使用以下命令安装TensorFlow和其他依赖包：

pip install tensorflow
pip install lxml
pip install pillow
pip install Cython
pip install contextlib2
pip install jupyter
pip install matplotlib

4. 下载TFRecords转换脚本

下载官方的TFRecords转换脚本，保存到本地。

5. 编译protobuf

在TensorFlow项目中，需要用到protobuf。可以到https://github.com/google/protobuf/releases 下载对应版本的protobuf，并按照官方文档进行编译安装。

6. 修改TFRecords转换脚本中的变量

修改TFRecords转换脚本中的变量，包括图片所在的路径、标注文件所在的路径、输出TFRecords文件的路径等。具体修改方法可以参考脚本中的注释。

from object_detection.dataset_tools.create_pascal_tf_record import main

image_dir = 'JPEGImages'
anno_dir = 'Annotations'
output_path = 'voc2012_test.tfrecords'

main(['', 'pascal_voc', 'data/VOCdevkit', 'data/ImageSets/Main/test.txt', image_dir, anno_dir, output_path])

7. 运行转换脚本

在命令行中进入到TFRecords转换脚本所在的目录，运行以下命令即可将Pascal VOC转换为TFRecords：

python create_tf_record.py

示例1：将Pascal VOC转换为TFRecords

假设我们有一个Pascal VOC的数据集，包含两个类别（'cat'和'dog'）的物体。图片和标注文件的路径分别为：

data/
  Annotations/
    000001.xml
    000002.xml
    ...
  JPEGImages/
    000001.jpg
    000002.jpg
    ...

使用以下脚本即可将Pascal VOC转换为TFRecords：

from object_detection.dataset_tools.create_pascal_tf_record import main

image_dir = 'data/JPEGImages'
anno_dir = 'data/Annotations'
output_path = 'voc_test.tfrecords'

main(['', 'pascal_voc', '.', 'data/ImageSets/Main/test.txt', image_dir, anno_dir, output_path])

运行以上代码后，将会在当前目录下生成一个名为voc_test.tfrecords的TFRecords文件。

示例2：将Pascal VOC转换为TFRecords并读取

可以使用TensorFlow提供的Dataset API读取TFRecords数据，并进行训练。

import tensorflow as tf

# 定义解析TFRecords数据的函数
def parse_func(serialized_example):
    features = {
        'image/height': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
        'image/width': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
        'image/filename': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
        'image/source_id': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
        'image/format': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
        'image/encoded': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
        'image/object/bbox/xmin': tf.VarLenFeature(tf.float32),
        'image/object/bbox/xmax': tf.VarLenFeature(tf.float32),
        'image/object/bbox/ymin': tf.VarLenFeature(tf.float32),
        'image/object/bbox/ymax': tf.VarLenFeature(tf.float32),
        'image/object/class/text': tf.VarLenFeature(tf.string),
        'image/object/class/label': tf.VarLenFeature(tf.int64),
    }

    parsed = tf.parse_single_example(serialized_example, features)

    image = tf.image.decode_jpeg(parsed['image/encoded'])
    image_height = tf.cast(parsed['image/height'], tf.int32)
    image_width = tf.cast(parsed['image/width'], tf.int32)

    xmin = tf.sparse_tensor_to_dense(parsed['image/object/bbox/xmin'])
    xmax = tf.sparse_tensor_to_dense(parsed['image/object/bbox/xmax'])
    ymin = tf.sparse_tensor_to_dense(parsed['image/object/bbox/ymin'])
    ymax = tf.sparse_tensor_to_dense(parsed['image/object/bbox/ymax'])
    text = tf.sparse_tensor_to_dense(parsed['image/object/class/text'])
    label = tf.sparse_tensor_to_dense(parsed['image/object/class/label'])

    bbox = tf.stack([ymin, xmin, ymax, xmax], axis=-1)

    return image, bbox, label 

# 读取TFRecords数据
dataset = tf.data.TFRecordDataset('voc_test.tfrecords')
dataset = dataset.map(parse_func)
dataset = dataset.batch(32)

# 训练模型
# ...

以上代码可以读取示例1中生成的voc_test.tfrecords文件，并将数据传入模型进行训练。