实例操作教程

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电子产品图像检索.ipynb 和 py文件

import os
import sys
parent_path = os.path.dirname(sys.path[0])
if parent_path not in sys.path:
    sys.path.append(parent_path)

一 生成 caltech_split.txt 文件

split 文件的模版样本

• 101_ObjectCategories/metronome/image_0004.jpg 0

import pandas as pd
import numpy as np
import glob
import os

# 下面的文件路径需要修改成自己的
path_file = '/data/nextcloud/dbc2017/files/jupyter/PyRetri/main/split_file/caltech_split.txt'

# 下面的文件路径需要修改成自己的数据集的位置
gallery_lst = glob.glob('/data/nextcloud/dbc2017/files/jupyter/test_data_A/gallery/*.jpg')
query_lst = glob.glob('/data/nextcloud/dbc2017/files/jupyter/test_data_A/query/*.jpg')

gallery_path = ['101_ObjectCategories/allimg/'+os.path.basename(i) for i in gallery_lst]
query_lst = ['101_ObjectCategories/allimg/'+os.path.basename(i) for i in query_lst]

print(len(query_lst))
print(len(gallery_lst))

if os.path.exists(path_file):
    os.remove(path_file)

with open(path_file,'w') as f:
    for i in gallery_path:
        f.write('{0} {1}\n'.format(i,1))
    for index,i in enumerate(query_lst):
        if index != len(query_lst)-1:
            f.write('{0} {1}\n'.format(i,0))
        else:
            f.write('{0} {1}'.format(i,0))

caltech_split.txt

二 完成 gallery 和 query 的划分

python main/split_dataset.py -d /data/caltech101/ -sf main/split_file/caltech_split.txt

三 令生成 json 数据

python main/make_data_json.py -d /data/caltech101/gallery/ -sp data_jsons/caltech_gallery.json -t general

python main/make_data_json.py -d /data/caltech101/query/ -sp data_jsons/caltech_query.json -t general

四 使用模型抽取特征

python main/extract_feature.py -dj data_jsons/caltech_gallery.json -sp /data/features/caltech/gallery/ -cfg configs/caltech.yaml -si 2000

python main/extract_feature.py -dj data_jsons/caltech_query.json -sp /data/features/caltech/query/ -cfg configs/caltech.yaml -si 2000

注意，这里抽取特征的方法会根据 caltech.yaml 配置文件来进行抽取。

抽取后的特地址默认在 /data/features 文件夹下。

PS: 建议这里使用 screen 或者 nohup 工具挂后台进行抽取。

五 图像检索排序

六 生成提交文件

七 一些自定义操作