yolo格式bdd数据集

YOLO格式的BDD数据集是一种常用的目标检测数据集格式，用于训练和评估YOLO模型。在YOLOV5中，定义label路径的方法是通过将图片路径中的"images"替换为"labels"来得到对应的label路径。例如，如果图片的路径为"../coco128/images/train2017/img001.jpg"，那么对应的label路径就是"../coco128/labels/train2017/img001.txt"。每张图片对应一个txt文件，路径除了将最后一个"images"换成"labels"，其他部分保持不变，这样才能正确找到对应的label文件。\[1\]

在BDD数据集中，标签共有10个类别，分别是：bus，traffic light，traffic sign，person，bike，truck，motor，car，train，rider。数据集中的每个标定框都对应一个类别，并且总共有约184万个标定框。\[2\]

为了生成训练集和验证集的图片路径列表文件，可以使用Python脚本。例如，可以创建一个名为"bdd100k_train_val.py"的脚本，通过遍历图片文件夹并将图片路径写入train.txt和val.txt文件中来生成训练集和验证集的图片路径列表。具体的脚本代码可以参考\[3\]中提供的示例代码。该脚本会根据自己设置的图片路径和生成的txt文件路径来生成对应的训练集和验证集的图片路径列表文件。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [BDD100K自动驾驶数据集格式转YOLO格式](https://blog.csdn.net/Boys_Wu/article/details/124253548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [BDD100K数据集转YOLO格式](https://blog.csdn.net/retainenergy/article/details/126760436)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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