在线云训练平台导出数据集在aicube显示数据不合法

你好，在线训练平台导出的xml文件中缺少size字段，你可以使用如下python代码，保存成python脚本convert.py，放到数据集JPEGImages和Annotations同一层目录下，然后使用python执行该脚本：

import os
import cv2
import xml.etree.ElementTree as ET

# 路径配置
image_dir = "JPEGImages"
xml_dir = "Annotations"

# 遍历所有XML文件
for xml_file in os.listdir(xml_dir):
    if not xml_file.endswith(".xml"):
        continue

    xml_path = os.path.join(xml_dir, xml_file)
    tree = ET.parse(xml_path)
    root = tree.getroot()

    # 检查是否已经有 <size> 节点
    if root.find("size") is not None:
        print(f"[跳过] {xml_file} 已有 <size>")
        continue

    # 获取对应的图片路径
    img_filename = root.find("filename").text
    img_path = os.path.join(image_dir, img_filename)

    if not os.path.exists(img_path):
        print(f"[警告] 找不到对应图片：{img_filename}")
        continue

    # 读取图像大小
    img = cv2.imread(img_path)
    if img is None:
        print(f"[错误] 无法读取图像：{img_filename}")
        continue

    height, width, depth = img.shape

    # 创建 <size> 节点并插入到 <annotation> 下
    size_elem = ET.Element("size")
    ET.SubElement(size_elem, "width").text = str(width)
    ET.SubElement(size_elem, "height").text = str(height)
    ET.SubElement(size_elem, "depth").text = str(depth)

    root.insert(1, size_elem)  # 插入在 <filename> 之后更符合VOC结构

    # 保存修改后的XML
    tree.write(xml_path, encoding="utf-8", xml_declaration=True)
    print(f"[更新] 已添加 <size> 至 {xml_file}")

它会帮你添加size字段。添加结束后该数据集就可以在aicube上可用了。

哥们，你这个数字训练模型训练好了吗，交流一下呗