【亲测免费】 Python划分Stanford Cars数据集

本资源文件提供了一个Python脚本，用于将未分训练集和测试集的Stanford Cars数据集进行划分。该脚本包括读取label_map.txt和mat2txt.txt文件，并根据标签和测试/训练标志对图片进行分类并保存至指定路径。

内容概述

• 数据集划分：脚本能够自动将Stanford Cars数据集划分为训练集和测试集。
• 标签文件：包含label_map.txt和mat2txt.txt文件，分别用于存储类别标签和每张图片的信息。
• 代码实现：提供完整的Python代码，方便用户直接使用或进行二次开发。

使用步骤

1. 准备数据集：确保你已经下载了Stanford Cars数据集压缩包。
2. 配置文件路径：在代码中设置数据集的根路径以及希望保存划分后数据的路径。
3. 运行脚本：执行Python脚本，脚本将自动读取标签文件并进行数据集划分。

注意事项

• 确保数据集和标签文件路径正确。
• 代码中使用了shutil和os库，确保这些库已安装。

参考

本资源文件的详细实现和使用说明可以参考CSDN博客文章。

贡献

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