本篇文章講的是如何使用tld演算法製作資料集
這個專案呢，其實是我乙個大專案的乙個分支，我的大專案是要使用深度學習的方法對乙個目標進行跟蹤，目標是現實生活中的一件物品，在這裡我就用乙個遙控小車代替。而本篇文章講的就是如何快速製作這個小車的資料集
我在本專案中使用的是tld c++**，在win10下，用vs2013跑起來的，參考的是pascal voc資料集的格式
一、簡單介紹pascal voc資料集
pascal voc是乙個用於深度學習的資料集，裡面有20個類別，可以進行目標分類、位置檢測、語義分割等工作。如果使用過的都知道，它的框架裡有兩個很重要的組成部分，就是原始和標籤資料，分別存放在jpegimages和annotations兩個資料夾下，這兩份資料是最最原始的資料，也是我們需要手動獲取的，不可能寫個python指令碼自動生成
於是我就想有沒有乙個簡單快速的方法來做這件事呢？
二、簡單介紹tld演算法
當然是有的呀，沒有還寫什麼部落格啊：）
tld演算法是乙個傳統的目標檢測演算法，可以用來對目標進行長時間跟蹤，親測可用
於是我以這套演算法為基礎，在上面進行修改，讓其在檢測到目標之後，可以輸出jpg和xml檔案，這樣，檢測到目標的同時，把目標的原始和標籤檔案都生成了，這部很痛快嘛
而且用cpu跑能達到30fps，要是沒有什麼意外，我乙個小時之內就能生成幾萬個和標籤，這資料集一下就做好了！
三、我對tld的修改
1、我在tld的輸入檔案中，配置了jpg和xml檔案的儲存路徑
2、使用tinyxml2建立xml檔案，並將標籤資訊寫入xml中
3、在每次檢測到目標的時候，建立乙個jpg檔案和乙個xml檔案
4、一定要用release去生成exe檔案，然後用指令碼去執行！否則會卡到你喘不過氣來：）
修改完之後，執行指令碼，大功告成！
下面放上我的原始碼：
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