yolov11数据集处理

### YOLOv11 数据集处理方法

对于在自定义数据集上训练 YOLOv11 进行实例分割的任务，准备和预处理数据集是一个至关重要的环节。以下是关于如何处理适用于 YOLOv11 的数据集的具体指导。

#### 准备标注文件

为了使模型能够理解图像中的对象及其位置，在构建数据集时需提供精确的对象边界框以及类别标签。通常情况下，这些信息会被保存成特定格式的文本文件或 JSON 文件[^1]。每张图片对应一个标注文件，其中记录着该图片内所有目标的位置坐标与所属分类名称。

#### 图像尺寸调整

考虑到不同应用场景下的输入分辨率需求各异，建议预先设定好统一的标准大小来裁剪/缩放原始采集到的照片素材。这一步骤不仅有助于提高计算资源利用率，还能确保最终输出结果的一致性[^2]。

#### 划分训练验证测试集合

合理分配样本至各个子集中是评估算法性能好坏的关键因素之一。一般而言，会按照一定比例随机选取部分作为检验用途；剩余则全部投入实际的学习过程中去。具体操作可以借助编程语言实现自动化流程控制[^3]。

#### 配置参数设置

当一切准备工作就绪之后，还需要仔细核对并填写相应的超参选项——比如批次数量(batch size)、迭代次数(epochs)，等等。特别是有关于网络架构方面的描述文档(.yaml)，它决定了整个框架内部各层之间的连接方式及权重初始化策略等重要属性[^4]。

import os
from sklearn.model_selection import train_test_split

def prepare_dataset(image_dir, label_dir, output_dir='data', test_size=0.2):
    images = [os.path.join(image_dir, f) for f in os.listdir(image_dir)]
    labels = [os.path.join(label_dir, f.replace('.jpg','.txt')) for f in os.listdir(image_dir)]

    X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(images, labels, test_size=test_size)

    with open(os.path.join(output_dir,'train.txt'),'w') as file:
        for item in zip(X_train,y_train):
            file.write("%s %s\n"%item)
    
    with open(os.path.join(output_dir,'val.txt'),'w') as file:
        for item in zip(X_val,y_val):
            file.write("%s %s\n"%item)


prepare_dataset('path_to_images','path_to_labels')