使用TFLite Model Maker加载Pascal VOC训练报错train_data大小为0如何解决

问题原因与修复方案 #

报错核心原因是from_pascal_voc方法未读取到任何有效标注数据，导致训练集样本数为0，具体问题和修复步骤如下：

• 路径不匹配问题
  你拆分数据集的代码是将图片和XML标注文件共同存放在C:/Users/user/Desktop/GradProject5/train_test_split/train和test目录下，未单独创建image、xml子目录，但加载数据时拼接了image/、xml/路径，程序在不存在的目录下找不到任何文件。
  修复方案可直接修改数据加载代码的路径参数：

# 补充定义缺失的train_image_dir，修正路径拼写、转义问题
train_image_dir='C:/Users/user/Desktop/GradProject5/train_test_split/train/'
test_image_dir='C:/Users/user/Desktop/GradProject5/train_test_split/test/'

# 直接传入同时存放图片和XML的训练、测试目录即可
train_data=object_detector.DataLoader.from_pascal_voc(
    images_dir=train_image_dir,
    annotations_dir=train_image_dir,
    label_map={1:"pill",2:"text"}
)
test_data=object_detector.DataLoader.from_pascal_voc(
    images_dir=test_image_dir,
    annotations_dir=test_image_dir,
    label_map={1:"pill",2:"text"}
)

• 路径拼写与转义问题
  原代码中test_image_dir存在两处路径错误：

1. 目录名拼写错误：拆分数据集用的是GradProject5，原加载代码写的是GradProject，缺少后缀5
2. 路径转义错误：路径中混用正斜杠和反斜杠，\train中的\t会被识别为制表符，导致路径失效，统一使用正斜杠即可避免该问题

• 数据加载有效性验证
  修改完路径后，先执行以下代码确认数据加载是否成功：

print(len(train_data))

如果输出仍为0，继续排查以下问题：

1. 检查XML标注文件中的<name>标签内容，必须和label_map中定义的pill、text完全一致，大小写、拼写不能有偏差
2. 确认原始数据集目录下没有非jpg格式的图片，避免复制XML时后缀替换错误
3. 检查拆分后的train目录下，每个jpg文件都对应存在同名的xml文件

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jyoung