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此操作目的是为了制作自己的数据集,深度学习框架进行数据准备,此操作步骤包括对文件夹进行操作,将两个文件夹合并至另一个文件夹
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该数据集只有三个人的数据,A01代表工人甲的煤矿下的照片,B01代表工人甲下矿前的照片,同理A02、B02代表工人乙的矿下、矿上的照片数据。。。
如下图所示
矿下
矿上
开始制作数据集:
首先建立训练集(0.7)和测试集(0.3),即建立一个空白文件夹
将该文件夹分为四个小文件夹(空),train代表训练集,val代表测试集,valb代表矿井下的测试集,vall代表矿井上的测试集,注:后边两个测试集可有可无
最终制作的数据集如下所示:
下面为所有的程序详解
#导入一些进行该操作需要的库 import numpy as np import os import random import shutil path=r'C:\Users\Administrator.SKY-20180518VHY\Desktop\rx\ore'#原始数据集的路径 data=os.listdir(path) #listdir该操作([添加链接描述](https://www.jb51.net/article/184106.htm))在我的上篇文章中有所介绍,此操作能读取的内容为A01、A02、A03、B01、B02、B03这些文件夹 #print(data) root=path#复制原始数据路径path
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