制作Pascal VOC数据集并在YOLO和Faster RCNN上测试（码字ing）

本文主要目的是把较为繁琐的深度学习数据集制作步骤做一个系统的整理。方便大家也方便自己以后查阅。
此外本文也提供本人辛辛苦苦标注的千余张人脸检测库供大家玩耍，但是有个免责声明——不保证全部标注正确，嘿嘿….
再此外，本文也提供一些训练好的模型供大家玩耍，但是这里还有个免责声明，仅供娱乐

本文为了简单将尽可能的不修改原作者代码

需要的环境：
Win7 64bit（运行标注图片的程序重要）
Python2.7 + Opencv2.4.9（下载图片不重要）
Matlab
Ultedit

YOLO Darknet 和Faster RCNN的训练集类似，但是有些不同。下面分开介绍。

YOLO Darknet

准备图片

这里以人脸检测为例
大家可以下载人脸数据库，或者直接百度谷歌or在imagenet上下载，本文选择在imagenet 下载。

下载图片

批量修改图片名称

标注图片

生成xml

生成TXT

生成lables

嘿嘿

好累��，这里前期的准备基本完成了。

替换原有的内容

Faster RCNN

Note

目前步骤还是有些繁琐，以后会尽可能的把操作步骤简化，尽可能的使用一种编程语言一条流水线搞定，不然换来换去的太麻烦了…..

本编的有些内容是在互联网上收集的，时间久了，可能记不住原作者。如有冒犯请与本人联系 。