怎么把cityscapes数据集转成yolo格式

将Cityscapes数据集转换为YOLO所需的格式通常涉及到几个步骤：

1. **了解数据结构**：Cityscapes是一个广泛用于自动驾驶场景理解的数据集，它包含了高分辨率的街景图像和详细的像素级标注。YOLO (You Only Look Once) 数据格式需要训练图像、类别标签文件以及相应的坐标信息。

2. **分割标签**：首先，你需要将Cityscapes的掩码信息转换成YOLO所期待的bounding box格式，这包括每个实例的边界框位置(x, y, width, height)，中心点(x, y)，以及对应的类别ID。

3. **创建txt文件**：对于YOLO，你需要为每张图片创建一个`.txt`文件，该文件包含了所有目标的坐标信息，格式通常是这样的：

   class x_center y_center width height

其中class是类别ID，x,y坐标是以原图宽度和高度为单位的，width和height则是相对于原图尺度的边长。

4. **组织目录结构**：YOLO训练文件通常按如下结构组织：
- `train.txt`: 训练数据的list文件，包含路径及txt文件名
- `val.txt`: 验证数据的list文件
- `images/`: 图像文件夹
- `labels/`: txt文件所在的文件夹

5. **转换工具**：可以使用专门的数据转换工具如LabelImg（针对PASCAL VOC格式），或者自编写脚本（Python或命令行）来批量处理这个过程。有些开源项目已经实现了从多种数据集到YOLO格式的转换，例如Darknet本身提供的工具。

6. **验证转换**：转换完成后，通过检查生成的txt文件和预览一部分图片，确保标记正确无误。