今天小编就为大家分享一篇将自己的数据集制作成TFRecord格式教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

主要用于数据集的制作，要点在于图片的resize和由彩色图到灰度图的转换，以及随机划分测试与训练集

voc数据集格式转yolo数据集格式（直接划分成训练集和验证集）---目标检测数据集转换代码，python程序代码，自己当前在用，使用过程中只需要修改相应的路径即可。

用于生成时频分析后的数据，同时可以添加有色噪声，制作神经网络学习数据集

写脚本自动生成目标检测和实例分割的训练数据，帮忙图像方面项目，python写的，根据自己的需求可以修改，包括一些图像的增强操作，旋转膨胀腐蚀等

姿态分类训练代码： train.py为训练代码，会生成model.h5，替换平台端即可； data_deal为制作数据集，然后转为result.csv即可。读取本地摄像头制作。

labelme深度学习数据集制作工具，语义分割，目标检测，关键点检测

Labimg 已编译exe windows下可直接使用，可视化操作，无需用户而外配置环境 注意：软件所在路径中禁止出现中文，否则报错！

今天小编就为大家分享一篇将数据集制作成VOC数据集格式的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在做目标检测任务时，若使用Github已复现的论文时，需首先将自己的数据集转化为VOC数据集的格式，因为论文作者使用的是公开数据集VOC 2007、VOC2012、COCO等类型数据集做方法验证与比对。 一、VOC数据集格式 –VOCdevkit2007 –VOC2007 –Annotations (xml格式的文件) –000001.xml –ImageSets –Layout –Main –train.txt –test.txt –val.txt –trainval.txt –Segmentation –JPEGImages (训练集和测试集图片) –000001.jpg –result