我有一个包含两个类的 250 个图像数据集和 250 个注释文件：ball 和 player。该文件夹还有三个文本文件 train.txt、val.txt、test.txt，分别包含训练、测试和验证图像的列表。
bball_labels = ('ball','player')
class BBall_dataset(VOCBboxDataset):
def _get_annotations(self, i):
id_ = self.ids[i]
anno = ET.parse(os.path.join(self.data_dir, 'Annotations', id_ +
'.xml'))
bbox = []
label = []
difficult = []
for obj in anno.findall('object'):
bndbox_anno = obj.find('bndbox')
bbox.append([int(bndbox_anno.find(tag).text) - 1 for tag in ('ymin',
'xmin', 'ymax', 'xmax')])
name = obj.find('name').text.lower().strip()
label.append(bball_labels.index(name))
bbox = np.stack(bbox).astype(np.float32)
label = np.stack(label).astype(np.int32)
difficult = np.array(difficult, dtype=np.bool)
return bbox, label, difficult
在 250 个中，我将 170 个作为训练，70 个作为 val，10 个作为测试图像。但是在打印 train、val 和 test 数据集的长度时，我总是得到 train+12, train+3 nad test。例如，在这种情况下，train、val 和 test 将显示为 182,73,10。测试值不变。每次 train 和 val 值都会增加 12 和 3。
valid_dataset = BBall_dataset('BasketballDataset', 'val')
test_dataset = BBall_dataset('BasketballDataset', 'test')
train_dataset = BBall_dataset('BasketballDataset', 'train')
print('Number of images in "train" dataset:', len(train_dataset))
print('Number of images in "valid" dataset:', len(valid_dataset))
print('Number of images in "test" dataset:', len(test_dataset))
“train”数据集中的图像数量：182 “valid”数据集中的图像数量：73 “test”数据集中的图像数量：10
为什么会发生这种情况以及如何防止这种情况发生。而且它是否会以某种方式影响我的训练过程？
train.txt 链接 ( https://imgur.com/B1Gszfi ) val.txt 链接 ( https://imgur.com/kOcIZ5h )
这个问题是由于一个小的被忽视的情况，当图像列表被剪切、复制和粘贴到同一文件中时，文本文件有间隙。文本文件是在记事本中创建的。在记事本中索引是不可见的，但是一旦您查看 github 中的文本文件，其中初始索引仍然存在并且索引仍然存在，即使列表的大小被缩小，间隙也是可见的。例如，首先创建了一个包含 182 个图像的列表，但后来减少到 170 个。因此，当我们使用 Dataset Creation 对象时，代码读取文本文件的所有行，即它将读取 182 个而不是 170 个。我们需要确保索引的数量和图像的数量是相同的，以避免这个问题。
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