红外数据集yolo格式

红外数据集yolo格式是一种用于目标检测的数据集格式。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，将图像分成多个网格，并利用卷积神经网络在每个网格中预测目标的类别和边界框。红外数据集yolo格式是为了使用YOLO算法进行红外图像目标检测而定义的数据集格式。

红外数据集yolo格式通常包含两部分信息：图像和标签。其中，图像是红外图像数据，可以是RGB图像，也可以是灰度图像。标签则包含了每个目标的类别和边界框信息。

对于每个标签，通常包含以下信息：
1. 目标的类别：用数字表示不同的目标类别，例如0表示人，1表示车辆，2表示动物等。
2. 边界框信息：边界框包括目标在图像中的位置和尺寸信息，通常用矩形的左上角和右下角点的坐标表示。

红外数据集yolo格式的标签可以使用文本文件存储，每个文本文件对应一个图像的标签信息。文本文件中的每一行表示一个目标的标签信息，每个目标之间使用空格分隔。

一个标签的示例可以如下所示：
0 100 200 50 50
表示一个类别为0（人）的目标在图像中的边界框信息，左上角点的坐标为(100, 200)，宽度为50，高度为50。

使用红外数据集yolo格式，可以将红外图像与其目标标签配对，作为训练或测试YOLO目标检测模型的输入数据。这样，我们就可以利用YOLO算法对红外图像中的目标进行检测和识别。