voc转yolov5
时间: 2023-09-22 10:05:22 浏览: 45
要进行VOC(xml)格式转换为YOLOv5(txt)格式的转换,可以按照以下步骤进行操作:
1. 使用"maketxt.py"脚本。这个脚本的功能是将VOC(xml)格式的标注文件转换为YOLOv5(txt)格式的标注文件。具体的代码实现可以参考引用中的代码。
2. 使用"voc2txt.py"脚本。这个脚本的功能是将VOC(xml)格式的标注文件批量转换为YOLOv5(txt)格式的标注文件。具体的代码实现可以参考引用中的代码。
3. 使用"split_twofiles.py"脚本。这个脚本的功能是将训练集和验证集按照一定的比例划分到不同的文件夹中。具体的代码实现可以参考引用中的代码。
4. 使用"split_labels.py"脚本。这个脚本的功能是将标注文件按照训练集和验证集的划分进行分割,并将对应的标注文件复制到相应的文件夹中。具体的代码实现可以参考引用中的代码。
需要注意的是,YOLOv5使用的数据标注文件是以.txt格式存储的,其中的GT框坐标信息是以xywh格式标注的,即归一化中心点坐标(x, y)和归一化宽高(width, height)。具体的说明可以参考引用中的内容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
批量将voc转yolov5 txt
可以使用以下步骤将VOC格式的标注文件转换为YOLOv5格式的txt文件:
1. 首先,创建一个包含VOC格式标注文件和图像文件的文件夹。例如,我们将其命名为“VOC_dataset”。
2. 然后,下载并安装LabelImg工具。这个工具可以用于手动标注图像,生成VOC格式的标注文件。
3. 打开LabelImg,并打开“VOC_dataset”文件夹中的图像文件。手动标注图像,并保存VOC格式的标注文件(例如,img1.xml)到“VOC_dataset”文件夹中的“Annotations”文件夹中。
4. 重复步骤3,直到所有的图像文件都被标注并生成了对应的VOC格式标注文件。
5. 下载并安装yolov5转换工具。使用以下命令将VOC格式的标注文件转换为YOLOv5格式的txt文件:
`python voc_label.py -d VOC_dataset -o yolov5_dataset`
其中,“-d”指定要转换的VOC格式标注文件所在的文件夹,“-o”指定要保存YOLOv5格式标注文件的文件夹。
6. 在“yolov5_dataset”文件夹中会生成与VOC格式标注文件对应的YOLOv5格式的txt文件(例如,img1.txt)。
7. 重复步骤5和6,直到所有的VOC格式标注文件都被转换为YOLOv5格式的txt文件。
注意:在转换过程中,需要将VOC格式标注文件中的类别名称转换为对应的类别编号。可以在YOLOv5训练时指定类别名称与编号的对应关系。
VOC到YOLOv5格式转换
你使用开源的工具,如`labelImg`来标注VOC格式的数据集,并将其转换为YOLOv5格式。以下是一个简单的步骤指南:
1. 首先,确保你已经安装了`labelImg`工具。你可以在GitHub上找到该工具的仓库,并按照说明进行安装。
2. 使用`labelImg`打开VOC格式的图像,逐个标注目标对象。标注的过程中,你需要为每个目标对象创建一个矩形框,并为其分配一个类别(例如:人、车、狗等)。
3. 标注完成后,`labelImg`会为每张图像生成一个对应的XML文件,保存了目标对象的坐标和类别信息。
4. 接下来,你需要将VOC格式的数据集转换为YOLOv5格式。你可以使用脚本工具,如`voc_label.py`来完成这个转换过程。该脚本可以在YOLOv5仓库的`data`文件夹中找到。
5. 打开终端,并导航到YOLOv5的根目录。运行以下命令来进行格式转换:
```
python path/to/yolov5/data/voc_label.py --root path/to/voc/dataset --output path/to/yolov5/dataset
```
其中,`path/to/voc/dataset`是你VOC格式数据集所在的文件夹路径,`path/to/yolov5/dataset`是你要保存YOLOv5格式数据集的文件夹路径。
6. 完成后,你会在指定的输出文件夹中得到YOLOv5格式的标签文件和图像文件。现在,你可以将这些数据用于YOLOv5的训练了。
请确保在执行上述步骤之前,你已经详细阅读了YOLOv5的文档,并了解了其数据集格式的要求。
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