问题描述
我有一个500个图像的图像数据集，其中有10个对象（标签）已被注释。注释已采用Pascal VOC格式（每个图像500个.xml文件）。该映像集是我自己的，而不是任何可用映像集存储库的一部分。我保留了450张图像用于培训，并保留50张用于验证。
我现在想最好在Google Colab上使用Tensorflow构建和训练CNN模型。我知道如何使用Keras和TF制作模型，但是我一直坚持如何加载数据集以训练和验证模型
- 我可以直接使用PASCAL VOC批注格式吗？如果是，我该如何进行？
- 如果要进行培训和测试，我需要将PASCAL VOC转换为TFRecord，是否需要创建 a）两个TFRecord文件（一个用于训练，包含450张图像的标签和特征，一个用于验证，包含50张图像的标签和特征） b）每个.xml文件一个tfrecord文件？
在上述两种情况2（a）或2（b）中的任何一种情况下，一旦生成TFRecord文件，我将如何加载该文件来训练和评估我的模型？
是否有更好的方法可以做到这一点？
我如何在Colab中完成所有这些操作？
谢谢
AL
解决方法
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