paddlex --split_dataset --format dataset125 --dataset_dir dataset125 --val_value 0.2 --test_value 0.1

PaddleX是一个基于PaddlePaddle的高级视觉模型库，它提供了一系列预训练模型和数据处理工具。`paddlex --split_dataset` 这个命令是用来将原始数据集按照指定的比例划分为训练集、验证集和测试集。以下是命令中各个选项的含义：

1. `--format dataset125`: 表示数据集采用的是"dataset125"格式，通常这是PaddleX预设的一种数据集划分规则，可能包括图像和对应的标注信息。
2. `--dataset_dir dataset125`: 指定数据集的根目录，即包含所有训练图片和标注文件的地方。
3. `--val_value 0.2`: 验证集的比例设置为20%。这意味着大约会从总数据中拿出20%的数据作为验证集。
4. `--test_value 0.1`: 测试集的比例设置为10%，剩余的70%数据将用于训练。

运行这个命令后，PaddleX会自动对数据集进行分层，并生成相应的子目录结构，便于后续的模型训练和评估。

相关问题

解释一下下面这个代码export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 cd src # train python main.py \ ddd \ --exp_id centerfusion \ --shuffle_train \ --train_split mini_train \ --val_split mini_val \ --val_intervals 1 \ --run_dataset_eval \ --nuscenes_att \ --velocity \ --batch_size 24 \ --lr 2.5e-4 \ --num_epochs 60 \ --lr_step 50 \ --save_point 20,40,50 \ --gpus 0 \ --not_rand_crop \ --flip 0.5 \ --shift 0.1 \ --pointcloud \ --radar_sweeps 3 \ --pc_z_offset 0.0 \ --pillar_dims 1.0,0.2,0.2 \ --max_pc_dist 60.0 \ --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth \ # --freeze_backbone \ # --resume \ cd ..

这段代码主要是用来训练一个名为CenterFusion的目标检测模型，使用了DDDet（一个基于PyTorch的目标检测框架）。其中：

- export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1：设置使用哪些GPU进行训练。
- cd src # train：进入src目录下进行训练。
- python main.py：运行main.py文件，即训练脚本。
- ddd：指定使用的模型是DDDNet。
- --exp_id centerfusion：设置训练实验的名称为centerfusion。
- --shuffle_train：在每个epoch开始前，打乱训练集的样本顺序。
- --train_split mini_train：使用mini_train作为训练集。
- --val_split mini_val：使用mini_val作为验证集。
- --val_intervals 1：设置每隔1个epoch进行一次验证。
- --run_dataset_eval：在训练过程中进行数据集的评估。
- --nuscenes_att：使用nuscenes属性进行训练。
- --velocity：使用速度信息进行训练。
- --batch_size 24：设置batch size为24。
- --lr 2.5e-4：设置学习率为2.5e-4。
- --num_epochs 60：设置训练的总epoch数为60。
- --lr_step 50：设置学习率下降的epoch数。
- --save_point 20,40,50：设置保存模型的epoch数。
- --gpus 0：设置使用的GPU编号为0。
- --not_rand_crop：不使用随机裁剪。
- --flip 0.5：进行数据增强时，以0.5的概率进行翻转。
- --shift 0.1：进行数据增强时，以0.1的概率进行平移。
- --pointcloud：使用点云数据进行训练。
- --radar_sweeps 3：设置雷达扫描数为3。
- --pc_z_offset 0.0：设置点云高度偏移量为0.0。
- --pillar_dims 1.0,0.2,0.2：设置pillar的尺寸为1.0*0.2*0.2。
- --max_pc_dist 60.0：设置点云距离的最大值为60.0。
- --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth：加载已经训练好的centernet_baseline_e170.pth模型。
- # --freeze_backbone \：注释掉的代码，原本可以冻结骨干网络，使得训练更加稳定。
- # --resume \：注释掉的代码，原本可以从已经训练好的模型继续训练。

解释每一句!python tools/x2coco.py \ --dataset_type voc \ --voc_anno_dir /home/aistudio/data/oil/Annotations \ --voc_anno_list /home/aistudio/data/oil/train.txt \ --voc_label_list /home/aistudio/data/oil/label_list.txt \ --voc_out_name /home/aistudio/data/oil/train.json !python tools/x2coco.py \ --dataset_type voc \ --voc_anno_dir /home/aistudio/data/oil/Annotations \ --voc_anno_list /home/aistudio/data/oil/val.txt \ --voc_label_list /home/aistudio/data/oil/label_list.txt \ --voc_out_name /home/aistudio/data/oil/valid.json

这是一段命令行代码，用于将VOC格式的数据集转换为COCO格式。具体解释如下：

- `python tools/x2coco.py`: 运行x2coco.py脚本，使用Python解释器。
- `--dataset_type voc`: 指定数据集类型为VOC格式。
- `--voc_anno_dir /home/aistudio/data/oil/Annotations`: 指定VOC格式的标注文件所在的目录。
- `--voc_anno_list /home/aistudio/data/oil/train.txt`: 指定VOC格式的训练集标注文件列表所在的文件路径。
- `--voc_label_list /home/aistudio/data/oil/label_list.txt`: 指定VOC格式的标签列表所在的文件路径。
- `--voc_out_name /home/aistudio/data/oil/train.json`: 指定转换后的COCO格式的训练集标注文件的输出路径。
- `!python tools/x2coco.py`: 同上一行，将VOC格式的验证集转换为COCO格式的验证集。
- `--voc_anno_list /home/aistudio/data/oil/val.txt`: 指定VOC格式的验证集标注文件列表所在的文件路径。
- `--voc_out_name /home/aistudio/data/oil/valid.json`: 指定转换后的COCO格式的验证集标注文件的输出路径。