added json files

main.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import argparse
 import glob
 import json
+import os
 
 MINOVERLAP = 0.5 # value defined in the PASCAL VOC2012 challenge
 
@@ -48,6 +49,15 @@ def voc_ap(rec, prec):
   return ap
 
 
+def file_lines_to_list(path):
+  # open txt file lines to a list
+  with open(path) as f:
+    content = f.readlines()
+  # remove whitespace characters like `\n` at the end of each line
+  content = [x.strip() for x in content]
+  return content
+
+
 # create the "tmp_files" dir if it doesn't exist already
 tmp_files_name = "tmp_files"
 if not os.path.exists(tmp_files_name):
@@ -64,33 +74,59 @@ def voc_ap(rec, prec):
 unique_classes = set([])
 for txt_file in ground_truth_files_list:
   #print(txt_file)
-  # open txt file lines to a list
-  with open(txt_file) as f:
-    content = f.readlines()
-  ## remove whitespace characters like `\n` at the end of each line
-  content = [x.strip() for x in content]
-  for line in content:
-    class_name, _, _, _, _ = line.split()
+  lines = file_lines_to_list(txt_file)
+  # create ground-truth dictionary
+  bounding_boxes = []
+  for line in lines:
+    class_name, left, top, right, bottom = line.split()
+    bbox = left + " " + top + " " + right + " " +bottom
+    bounding_boxes.append({"class_name":class_name, "bbox":bbox, "used":False})
     # since unique_classes is a set() it only adds if not already present
     unique_classes.add(class_name)
+  # dump bounding_boxes into a ".json" file
+  file_id = txt_file.split(".txt",1)[0]
+  file_id = file_id.split("/",1)[1]
+  with open(tmp_files_name + "/" + file_id + "_ground_truth.json", 'wb') as outfile:
+    json.dump(bounding_boxes, outfile)
 
 # let's sort the classes alphabetically
 unique_classes = sorted(unique_classes)
 #print(unique_classes)
 
+# get a list with the predicted files
+predicted_files_list = glob.glob('predicted/*.txt')
+predicted_files_list.sort()
+
+for class_name in unique_classes:
+  bounding_boxes = []
+  for txt_file in predicted_files_list:
+    print txt_file
+    lines = file_lines_to_list(txt_file)
+    for line in lines:
+      line_class_name, confidence, left, top, right, bottom = line.split()
+      if line_class_name == class_name:
+        print("match")
+        file_id = txt_file.split(".txt",1)[0]
+        file_id = file_id.split("/",1)[1]
+        bbox = left + " " + top + " " + right + " " +bottom
+        bounding_boxes.append({"confidence":confidence, "file_id":file_id, "bbox":bbox})
+        print(bounding_boxes)
+  # sort predictions by decreasing confidence
+  bounding_boxes.sort(key=lambda x:x['confidence'], reverse=True)
+  with open(tmp_files_name + "/" + class_name + "_predictions.json", 'wb') as outfile:
+    json.dump(bounding_boxes, outfile)
+
+
+###
+import sys
+sys.exit()
+###
+
 """
  Calculate the AP for each class
 """
 for class_name in unique_classes:
   print(class_name)
-  # create temporary file:
-  #   (2) <class_name>_predictions.txt
-  ground_truth = {}
-  s = json.dumps(ground_truth)
-  with open("tmp_class_name_ground_truth.json", "w") as f:
-    f.write(s)
-
-  # sort (2) by decreasing confidence
 
   """
    Assign predictions to ground truth objects

predicted/2007_000027.txt

@@ -1,15 +1,15 @@
-tvmonitor;0.471781;0;13;174;244
-cup;0.414941;274;226;301;265
-book;0.460851;429;219;528;247
-bottle;0.287150;336;231;376;305
-chair;0.292345;0;199;88;436
-book;0.269833;433;260;506;336
-book;0.462608;518;314;603;369
-book;0.298196;592;310;634;388
-book;0.382881;403;384;517;461
-book;0.369369;405;429;519;470
-pottedplant;0.297364;259;183;304;239
-pottedplant;0.510713;279;178;340;248
-pictureframe;0.261096;187;206;237;258
-book;0.272826;433;272;499;341
-book;0.619459;413;390;515;459
+tvmonitor 0.471781 0 13 174 244
+cup 0.414941 274 226 301 265
+book 0.460851 429 219 528 247
+bottle 0.287150 336 231 376 305
+chair 0.292345 0 199 88 436
+book 0.269833 433 260 506 336
+book 0.462608 518 314 603 369
+book 0.298196 592 310 634 388
+book 0.382881 403 384 517 461
+book 0.369369 405 429 519 470
+pottedplant 0.297364 259 183 304 239
+pottedplant 0.510713 279 178 340 248
+pictureframe 0.261096 187 206 237 258
+book 0.272826 433 272 499 341
+book 0.619459 413 390 515 459

predicted/2007_000032.txt

@@ -1,13 +1,13 @@
-tvmonitor;0.452213;503;4;639;127
-refrigerator;0.283500;14;18;257;240
-book;0.325701;508;167;625;246
-book;0.473745;501;225;610;259
-bottle;0.569329;417;235;452;311
-book;0.352939;503;257;552;350
-book;0.356840;531;262;584;356
-book;0.271981;585;326;639;384
-book;0.354973;466;427;585;470
-tvmonitor;0.342337;81;27;227;247
-pottedplant;0.521316;341;178;391;251
-pictureframe;0.260571;247;205;305;260
-book;0.354335;481;400;570;460
+tvmonitor 0.452213 503 4 639 127
+refrigerator 0.283500 14 18 257 240
+book 0.325701 508 167 625 246
+book 0.473745 501 225 610 259
+bottle 0.569329 417 235 452 311
+book 0.352939 503 257 552 350
+book 0.356840 531 262 584 356
+book 0.271981 585 326 639 384
+book 0.354973 466 427 585 470
+tvmonitor 0.342337 81 27 227 247
+pottedplant 0.521316 341 178 391 251
+pictureframe 0.260571 247 205 305 260
+book 0.354335 481 400 570 460

predicted/2007_000033.txt

@@ -1,6 +1,6 @@
-pottedplant;0.529134;3;12;78;153
-tvmonitor;0.523199;92;37;193;121
-refrigerator;0.386569;63;77;560;477
-tvmonitor;0.374142;292;6;438;99
-windowblind;0.273336;436;0;564;105
-pottedplant;0.346044;13;20;124;173
+pottedplant 0.529134 3 12 78 153
+tvmonitor 0.523199 92 37 193 121
+refrigerator 0.386569 63 77 560 477
+tvmonitor 0.374142 292 6 438 99
+windowblind 0.273336 436 0 564 105
+pottedplant 0.346044 13 20 124 173

predicted/2007_000039.txt

@@ -1,2 +1,2 @@
-refrigerator;0.537946;482;0;638;275
-wastecontainer;0.313999;529;201;593;309
+refrigerator 0.537946 482 0 638 275
+wastecontainer 0.313999 529 201 593 309

predicted/2007_000042.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-pottedplant;0.586544;509;1;632;179
-tvmonitor;0.338835;555;144;635;204
-sofa;0.833625;10;150;209;475
-diningtable;0.570301;494;283;638;475
+pottedplant 0.586544 509 1 632 179
+tvmonitor 0.338835 555 144 635 204
+sofa 0.833625 10 150 209 475
+diningtable 0.570301 494 283 638 475

predicted/2007_000061.txt

@@ -1,5 +1,5 @@
-chair;0.627778;493;111;561;239
-diningtable;0.340181;504;102;634;243
-chair;0.675353;564;142;639;265
-sofa;0.292752;54;82;588;471
-remote;0.785086;194;313;312;433
+chair 0.627778 493 111 561 239
+diningtable 0.340181 504 102 634 243
+chair 0.675353 564 142 639 265
+sofa 0.292752 54 82 588 471
+remote 0.785086 194 313 312 433

predicted/2007_000063.txt

@@ -1,7 +1,7 @@
-pottedplant;0.819480;14;52;309;425
-pottedplant;0.613840;438;209;539;281
-vase;0.551992;214;257;251;295
-vase;0.264438;458;256;491;283
-windowblind;0.339878;247;0;507;112
-pictureframe;0.540837;237;204;418;290
-pottedplant;0.728262;426;210;528;286
+pottedplant 0.819480 14 52 309 425
+pottedplant 0.613840 438 209 539 281
+vase 0.551992 214 257 251 295
+vase 0.264438 458 256 491 283
+windowblind 0.339878 247 0 507 112
+pictureframe 0.540837 237 204 418 290
+pottedplant 0.728262 426 210 528 286

predicted/2007_000068.txt

@@ -1,3 +1,3 @@
-tvmonitor;0.355530;0;14;125;147
-pottedplant;0.726746;475;0;633;447
-vase;0.261603;504;240;623;443
+tvmonitor 0.355530 0 14 125 147
+pottedplant 0.726746 475 0 633 447
+vase 0.261603 504 240 623 443

predicted/2007_000121.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-chair;0.429933;157;154;290;479
-diningtable;0.712185;158;154;502;479
-cup;0.285480;100;72;119;93
-countertop;0.499608;0;87;178;296
+chair 0.429933 157 154 290 479
+diningtable 0.712185 158 154 502 479
+cup 0.285480 100 72 119 93
+countertop 0.499608 0 87 178 296

predicted/2007_000123.txt

@@ -1,5 +1,5 @@
-person;0.408621;157;42;193;65
-bed;0.363359;1;63;133;215
-chair;0.343155;237;121;310;204
-bed;0.710099;19;90;143;182
-wastecontainer;0.393610;392;228;468;324
+person 0.408621 157 42 193 65
+bed 0.363359 1 63 133 215
+chair 0.343155 237 121 310 204
+bed 0.710099 19 90 143 182
+wastecontainer 0.393610 392 228 468 324

predicted/2007_000129.txt

@@ -1,6 +1,6 @@
-chair;0.459296;267;75;340;135
-refrigerator;0.486051;0;12;155;246
-chair;0.678557;252;78;352;342
-chair;0.616418;396;93;639;335
-diningtable;0.485140;260;111;490;369
-diningtable;0.537489;244;119;405;355
+chair 0.459296 267 75 340 135
+refrigerator 0.486051 0 12 155 246
+chair 0.678557 252 78 352 342
+chair 0.616418 396 93 639 335
+diningtable 0.485140 260 111 490 369
+diningtable 0.537489 244 119 405 355

predicted/2007_000170.txt

@@ -1,8 +1,8 @@
-refrigerator;0.303672;0;27;45;154
-bowl;0.503095;12;161;105;198
-chair;0.631600;313;60;409;285
-diningtable;0.306721;0;125;189;294
-diningtable;0.401212;300;90;509;302
-chair;0.706046;0;154;188;479
-door;0.704533;33;14;181;172
-cabinetry;0.253778;289;47;452;225
+refrigerator 0.303672 0 27 45 154
+bowl 0.503095 12 161 105 198
+chair 0.631600 313 60 409 285
+diningtable 0.306721 0 125 189 294
+diningtable 0.401212 300 90 509 302
+chair 0.706046 0 154 188 479
+door 0.704533 33 14 181 172
+cabinetry 0.253778 289 47 452 225

predicted/2007_000175.txt

@@ -1,3 +1,3 @@
-sofa;0.841393;345;69;624;479
-chair;0.342367;297;86;380;222
-pillow;0.282579;423;140;526;260
+sofa 0.841393 345 69 624 479
+chair 0.342367 297 86 380 222
+pillow 0.282579 423 140 526 260

predicted/2007_000187.txt

@@ -1,8 +1,8 @@
-pottedplant;0.765009;222;4;325;178
-pottedplant;0.491541;344;130;369;160
-tvmonitor;0.786197;428;42;639;210
-sofa;0.791896;3;183;636;460
-remote;0.679025;356;311;421;336
-pictureframe;0.295145;299;115;349;160
-pottedplant;0.312138;352;130;381;181
-coffeetable;0.362789;403;166;549;305
+pottedplant 0.765009 222 4 325 178
+pottedplant 0.491541 344 130 369 160
+tvmonitor 0.786197 428 42 639 210
+sofa 0.791896 3 183 636 460
+remote 0.679025 356 311 421 336
+pictureframe 0.295145 299 115 349 160
+pottedplant 0.312138 352 130 381 181
+coffeetable 0.362789 403 166 549 305

predicted/2007_000241.txt

@@ -1,6 +1,6 @@
-bowl;0.252750;190;96;272;138
-bowl;0.774696;215;115;322;153
-cup;0.459554;315;94;381;137
-sink;0.674897;0;133;235;186
-tap;0.361740;111;37;227;143
-cabinetry;0.321016;497;55;639;337
+bowl 0.252750 190 96 272 138
+bowl 0.774696 215 115 322 153
+cup 0.459554 315 94 381 137
+sink 0.674897 0 133 235 186
+tap 0.361740 111 37 227 143
+cabinetry 0.321016 497 55 639 337

predicted/2007_000243.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-refrigerator;0.463334;316;75;441;334
-windowblind;0.449150;236;0;380;85
-bookcase;0.648869;95;0;219;211
-coffeetable;0.472681;6;136;134;274
+refrigerator 0.463334 316 75 441 334
+windowblind 0.449150 236 0 380 85
+bookcase 0.648869 95 0 219 211
+coffeetable 0.472681 6 136 134 274

predicted/2007_000250.txt

@@ -1,13 +1,13 @@
-bottle;0.506194;322;57;341;120
-chair;0.250874;462;72;489;120
-cup;0.666443;247;130;291;173
-diningtable;0.600672;165;129;489;227
-chair;0.384535;478;115;556;229
-chair;0.420201;489;91;624;254
-chair;0.268141;582;113;631;235
-chair;0.861616;168;153;357;420
-chair;0.765259;394;152;503;401
-cabinetry;0.424704;435;63;575;204
-chair;0.402742;461;86;555;232
-chair;0.676397;155;127;304;445
-chair;0.770853;353;161;495;403
+bottle 0.506194 322 57 341 120
+chair 0.250874 462 72 489 120
+cup 0.666443 247 130 291 173
+diningtable 0.600672 165 129 489 227
+chair 0.384535 478 115 556 229
+chair 0.420201 489 91 624 254
+chair 0.268141 582 113 631 235
+chair 0.861616 168 153 357 420
+chair 0.765259 394 152 503 401
+cabinetry 0.424704 435 63 575 204
+chair 0.402742 461 86 555 232
+chair 0.676397 155 127 304 445
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