以voc2007数据为例，下载后的数据格式如下：
Annotations文件夹里保存的是目标检测用到的 .xml文件，文件名是图像名称
ImageSets文件夹里面是图像划分的集合 ，打开之后有3个文件夹： Layout 、 Main、 Segmentation，这3个文件夹对应的是 VOC challenge 3类不同的任务。
VOC challenge的Main task，其实是classification和detection，所以在 Main文件夹中，包含的就是这两个任务要用到的图像集合，如下图所示。共有84个 .txt文件，其中4个文件为训练集 train.txt、验证集 val.txt、训练集和验证集汇总 trainval.txt、测试集 test.txt，这4个文件里面保存的是图像的ID号；还有20类目标，每个类别有该类的 类别名_train.txt、 类别名_val.txt、 类别名_trainval.txt、 类别名_test.txt这4个文本，共80个文件。这80个文件中每一行的图像ID后面还跟了一个数字，要么是-1， 要么是1，有时候也可能会出现0，意义为：-1表示当前图像中，没有该类物体；1表示当前图像中有该类物体；0表示当前图像中，该类物体只露出了一部分。
此外还有两个taster tasks ：Layout和Segmentation，这两个任务也有各自需要用到的图像，就分别存于 Layout和 Segmentation两个文件夹中，如下图所示，分别有4个文件：训练集 train.txt、验证集 val.txt、训练集和验证集汇总 trainval.txt、测试集 test.txt。
通过Main中txt文件，根据类别名称从ImageSets中讲对应类别的图片提取存放，用于训练分类网络：
从VOC数据集中把分类用的图片提取出来
import os
import shutil
from tqdm import tqdm
classes = ['aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus',
'car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse',
'motorbike', 'person', 'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor']
img_path = 'D:\\Maserati_Projects\\Open_Dataset\\VOC数据\\VOCdevkit\\VOC2007\\JPEGImages\\'
class_path = 'D:\\Maserati_Projects\\Open_Dataset\\VOC数据\\VOCdevkit\\VOC2007\\ImageSets\\Main\\'
save_path = 'D:\\Maserati_Projects\\Open_Dataset\\VOC数据\\VOCdevkit\\VOC2007\\val\\'
for c in tqdm(classes):
txt_path = os.path.join(class_path, c+'_val.txt')
move_image = os.path.join(save_path, c)
if not os.path.exists(move_image):
os.makedirs(move_image)
with open(txt_path, 'r') as f:
img_files = f.readlines()
for name in img_files:
img_name = name.split(' ')[0]
src_img = os.path.join(img_path, img_name+'.jpg')
target_img = os.path.join(move_image, img_name+'.jpg')
shutil.copy(src_img, target_img)
Original: https://blog.csdn.net/hesongzefairy/article/details/124520573
Author: Forizon
Title: VOC数据集解析–python实现分离图片训练分类网络
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