MOT16数据集做目标检测的预处理(类别合并与清理)

zhqh1002026-06-11 8:37

计划使用MOT16数据集做基于ConvLSTM的目标检测，其标注数据在gt.txt中，第8列为分类，有以下12类

Pedestrian（行人）------主要目标，要跟踪
Person on vehicle（车上的人）
Car（轿车）
Bicycle（自行车）
Motorbike（摩托车）
Non motorized vehicle（非机动车）
Static person（静止的人）
Distractor（干扰物）
Occluder（遮挡物）
Occluder on the ground（地面遮挡物）
Occluder full（完全遮挡）
Reflection（倒影）

下面代码把1/2/7合并为1类，把3作为2类，把4/5合并为3类，其他的全部不要，生成new_gt.txt

python 复制代码

import os
import numpy as np

mot16_root = "MOT16/train"
seqs = [d for d in os.listdir(mot16_root) if os.path.isdir(os.path.join(mot16_root, d))]

for seq in seqs:
    gt_path = os.path.join(mot16_root, seq, "gt/gt.txt")
    out_path = os.path.join(mot16_root, seq, "gt/new_gt.txt")
    
    if not os.path.exists(gt_path):
        continue
    
    data = np.loadtxt(gt_path, delimiter=',')
    new_data = []
    
    for row in data:
        cls = int(row[7])
        
        if cls in [1, 2, 7]:
            row[7] = 1
            new_data.append(row)
        elif cls == 3:
            row[7] = 2
            new_data.append(row)
        elif cls in [4, 5]:
            row[7] = 3
            new_data.append(row)
    
    if new_data:
        np.savetxt(out_path, np.array(new_data), fmt='%.6g', delimiter=',')
        print(f"Saved: {out_path}")