1.前序
前几天师弟问我如何做自己的VOC2007数据集的事情，当时跟他说网上资料很多，让他自己查查，但不知道什么原因和我说还是没搞好。自己想想也是，不熟悉的东西即便在别人眼里看似很简单，到了自己跟前也变得深奥到天际。所以这里方便大家一起学习就写了这篇博客，供大家和师弟参考，如有错误的地方还请大家指教。
在做目标检测时，我们需要准备好自己的数据集，将其制作为VOC2007格式的数据集，这里可以下载原始VOC2007数据集：
VOC2007数据集
，我们来看看这个数据集到底是什么样的。
解压VOC2007数据集后可以看到VOC2007文件夹下有以下5个文件夹：
-
Annotations文件夹
该文件下存放的是xml格式的标签文件，每个xml文件都对应于JPEGImages文件夹的一张图片。 -
JPEGImages文件夹
改文件夹下存放的是数据集图片，包括训练和测试图片。 -
ImageSets文件夹
该文件夹下存放了三个文件，分别是Layout、Main、Segmentation。在这里我们只用存放图像数据的Main文件，其他两个暂且不管。 -
SegmentationClass文件和SegmentationObject文件。
这两个文件都是与图像分割相关。
2.开始制作
制作自己的VOC2007格式数据集其实不需要上述那么多内容，我们只要做三个部分即可：Annotations文件夹、JPEGImages文件夹、ImageSets文件夹下的Main文件。
第一步：我们参照原始VOC2007数据集的文件层次创建上述四个文件夹，也就是创建一个VOCdevkit文件夹，下面再创建Annotations、JPEGImages、ImageSets三个文件夹，最后在ImageSets文件夹下再创建一个Main文件夹。
创建好所有文件夹后，我们将自己的数据集图片都放到JPEGImages文件夹下。按照习惯，我们将图片的名字修改为000001.jpg这种格式的（参照原始数据集图片命名规则），统一命名方法网络上有很多，网上很多，这里就不多赘述了。
另外强调两点：第一点是图片的格式，图片需是JPEG或者JPG格式，其他格式需要转换一下。第二点是图片的长宽比，图片长宽比不能太大或太小，这个参考原始VOC2007数据集图片即可。
第二步：我们来制作Annotations文件夹下所需要存放的xml文件。这里我们需要借助大神带给我们的福利了：
LabelImg工具
，可以按照上面的说明进行安装和使用。看到满篇的英文是不是很晕，那这里有个简单的方法可以帮助到大家！当然
lxml
库文件还是要装的，但如果你用的是Anaconda环境，那么你什么都不用做，只需要点击这里：
LabelImg标注工具
，根据自己的情况选择下载window版本还是linux版本，然后解压使用就行了！
关于如何使用，这里以window版本的为例说明。下载解压后会得到一个exe可执行文件，另一个是data文件夹，这里面有个txt文件，内容是预定义的分类标签名，里面的标签可以根据自己的需要进行修改。执行exe文件打开标注界面就可以进行操作了，操作方法可以参考这篇文章：
使用方法
这里给张标注工具的参考图：
下面就进行漫长的标注工作吧。。。
说明：每标注完一张图片后进行保存，保存的xml文件名要与对应图片名一致，大家可以参考原始VOC2007数据集中JPEGImages文件夹下图片的命名和Annotations文件夹中的xml文件命名规则。
备注：这里还有个制作工具
VOC2007数据格式制作工具
也很好用，大家也可以试一试。这个是在网上看到的，忘记作者了，在这里表示感谢。
第三步：我们来制作ImageSets文件夹下Main文件夹中的4个文件（test.txt、train.txt、trainval.txt、val.txt）。
首先我们先来了解下这四个文件到底是干什么用的，当然从文件的命名上我们也都能大体猜得上来他们的作用，不过这里还是简单的说明一下吧。
test.txt：测试集
train.txt：训练集
val.txt：验证集
trainval.txt：训练和验证集
在原始VOC2007数据集中，trainval大约占整个数据集的50%，test大约为整个数据集的50%；train大约是trainval的50%，val大约为trainval的50%。所以我们可参考以下代码来生成这4个txt文件：
import os
import random
trainval_percent = 0.5
train_percent = 0.5
xmlfilepath = 'Annotations'
txtsavepath = 'ImageSets/Main'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num=len(total_xml)
list=range(num)
tv=int(num*trainval_percent)
tr=int(tv*train_percent)
trainval= random.sample(list,tv)
train=random.sample(trainval,tr)
ftrainval = open(txtsavepath+'/trainval.txt', 'w')
ftest = open(txtsavepath+'/test.txt', 'w')
ftrain = open(txtsavepath+'/train.txt', 'w')
fval = open(txtsavepath+'/val.txt', 'w')
for i in list:
name=total_xml[i][:-4]+'\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftrain.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftest.write(name)
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest .close()
注意：上述代码中涉及到的路径要写全，另外各个数据集所占比例根据实际数据集的大小调整比例。
至此，我们自己的VOC2007格式数据集就全部制作完成了。