Python划分Stanford Cars数据集
本资源文件提供了一个Python脚本,用于将未分训练集和测试集的Stanford Cars数据集进行划分。该脚本包括读取label_map.txt
和mat2txt.txt
文件,并根据标签和测试/训练标志对图片进行分类并保存至指定路径。
内容概述
- 数据集划分:脚本能够自动将Stanford Cars数据集划分为训练集和测试集。
- 标签文件:包含
label_map.txt
和mat2txt.txt
文件,分别用于存储类别标签和每张图片的信息。 - 代码实现:提供完整的Python代码,方便用户直接使用或进行二次开发。
使用步骤
- 准备数据集:确保你已经下载了Stanford Cars数据集压缩包。
- 配置文件路径:在代码中设置数据集的根路径以及希望保存划分后数据的路径。
- 运行脚本:执行Python脚本,脚本将自动读取标签文件并进行数据集划分。
注意事项
- 确保数据集和标签文件路径正确。
- 代码中使用了
shutil
和os
库,确保这些库已安装。
参考
本资源文件的详细实现和使用说明可以参考CSDN博客文章。
贡献
欢迎提交问题和改进建议,帮助我们完善这个资源文件。