yolo 数据集目录结构

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测算法的数据集通常包含训练集、验证集和测试集三部分，它们的目录结构可能会有所不同，但基本组织如下：

1. **yolov3_data** (YOLOv3数据集根目录)：
- **train**：
- 这里存放训练图片文件夹，每个类别下有各自的照片，例如 `classes` 文件夹存放类别标签列表。
- `classes` （用于描述每个图片中对象的类别）
- `images` （包含标注过的训练图像）
- **val** 或 **test**：
- 类似于 train 目录，但用于模型验证或最终性能评估，通常没有标签文件，只有图片。
- `cfg` 文件夹包含模型配置文件（.cfg），定义了网络结构和参数。
- `weights` 文件夹存储预训练的权重文件（.weights），可以用于初始化模型。

此外，还有可能包含其他辅助文件如 label mapping 文件，用于映射类别ID到类别名称。如果你需要对数据进行处理，可能还需要一个 annotations 文件夹（如果存在）来存储每个图像的详细标注信息。