kaist行人数据集转换为yolov5可以识别的格式详细教程

将KAIST行人数据集转换为Yolov5可以识别的格式，需要经过以下步骤：

1. 下载KAIST行人数据集

首先需要从KAIST行人数据集官网下载数据集，并解压到本地。

2. 安装labelImg

labelImg是一款用于标注图片的软件，可以通过pip安装。

pip install labelImg

3. 标注数据集

使用labelImg打开数据集中的图片，进行人体标注。标注时需要选择"YOLO"格式，保存为.txt文件。

4. 将标注文件转换为Yolov5格式

使用以下代码将标注文件转换为Yolov5格式。

import os
import glob
import numpy as np

# 类别名称
class_names = ['person']

# 遍历所有的标注文件
for txt_file in glob.glob('annotations/set*/*.txt'):
    # 打开标注文件
    with open(txt_file, 'r') as f:
        lines = f.readlines()

    # 遍历每一行
    for line in lines:
        line = line.strip().split(' ')

        # 获取类别
        class_idx = class_names.index(line[0])

        # 获取中心点坐标和宽高
        x, y, w, h = float(line[1]), float(line[2]), float(line[3]), float(line[4])

        # 转换为Yolov5格式
        x_center = x + w / 2
        y_center = y + h / 2
        w = w
        h = h

        # 保存到新的标注文件
        save_path = os.path.join('yolo_annotations', os.path.basename(txt_file))
        with open(save_path, 'a') as f:
            f.write(f'{class_idx} {x_center} {y_center} {w} {h}\n')

5. 将数据集转换为Yolov5需要的格式

将数据集转换为Yolov5需要的格式，需要创建以下文件夹和文件：

data/
    custom.yaml
    images/
        train/
        val/
    labels/
        train/
        val/

其中，custom.yaml文件为Yolov5的配置文件，可以参考官方示例文件进行编写。

6. 将图片和标注文件分别放入train和val文件夹中

7. 训练模型

使用Yolov5进行训练即可。

以上就是将KAIST行人数据集转换为Yolov5可以识别的格式的详细教程。