在做深度学习的目标检测中,我们在测试好数据集后,可以用批量检查两个数据文件下面的标签文件,看看他们的行数是否一致,这样可以判断是否有漏检的情况,就不用一张张图片去看了。
对比两个标签文件的行数,可以发现有没有漏检。(对比的是打标的和训练后的标签)
代码如下:
#coding=utf-8 import os, glob import numpy as np path1 = 'temp//1//' path2 = 'temp//2//' file_one_list = glob.glob(path1 + "*.txt") file_two_list = glob.glob(path2 + "*.txt") print(len(file_one_list)) for item in (file_one_list): base_name = os.path.basename(item) with open(item,'r') as f: lines_one=f.readlines() cur_file_path = os.path.join(path2, base_name) if os.path.exists(cur_file_path): with open(cur_file_path,'r') as f: lines_two=f.readlines() if len(lines_one)!=len(lines_two): print("检测框不对应:",base_name) else: print("不在在文件",base_name)
总结
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更新日志
2024年12月25日
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