yolov7数据标注格式
时间: 2023-11-20 08:07:09 浏览: 75
YOLOv7的数据标注格式是基于Darknet框架的,使用的是txt文件格式。每个txt文件对应一张图片,文件名与图片名相同,只是后缀名不同。每个txt文件中包含了该图片中所有目标的标注信息,每行表示一个目标,每行的格式为:类别编号、目标中心点在图片中的x坐标、目标中心点在图片中的y坐标、目标宽度、目标高度。具体格式如下:
```
<class_id> <x> <y> <width> <height>
```
其中,`<class_id>`表示目标类别编号,`<x>`和`<y>`表示目标中心点在图片中的x坐标和y坐标(相对于图片宽度和高度的比例),`<width>`和`<height>`表示目标的宽度和高度(同样是相对于图片宽度和高度的比例)。
例如,对于一张包含两个目标的图片,其标注文件可能如下所示:
```
0 0.5 0.5 0.2 0.3
1 0.8 0.7 0.4 0.5
```
其中,第一行表示一个类别编号为0的目标,其中心点在图片中心,宽度为图片宽度的0.2倍,高度为图片高度的0.3倍;第二行表示一个类别编号为1的目标,其中心点在图片右下角,宽度为图片宽度的0.4倍,高度为图片高度的0.5倍。
相关问题
yolov7数据集格式
YOLOv7是一个热门的目标检测算法,要想使用它进行目标检测,需要准备一个数据集,并按照一定的格式组织数据。下面,我将详细介绍YOLOv7数据集的格式。
YOLOv7数据集格式分为两部分:标注文件和图像文件。
标注文件是一个txt文件,每个图像对应一个标注文件。该文件包含了每个目标的位置和类别信息,每个目标占一行,其格式如下:
<class> <x_center> <y_center> <width> <height>
其中,<class>代表目标的类别名称,<x_center>和<y_center>分别表示目标在图像中心点的坐标,<width>和<height>分别代表目标框的宽和高。
图像文件是标注文件对应的图像,可以是jpg或png格式。为了方便起见,图像必须放在统一的文件夹下,并以数字作为文件名,如“1.jpg”、“2.jpg”等。
在图像文件和标注文件组织好后,你需要将它们分为训练集、验证集和测试集,并按照以下方式组织:
- 训练集文件夹:包含所有训练集图像和标注文件。
- 验证集文件夹:包含所有验证集图像和标注文件。
- 测试集文件夹:包含所有测试集图像和标注文件。
最后,你需要将训练集、验证集和测试集文件夹的路径保存在一个名为“train.txt”、“val.txt”和“test.txt”的文件中,并分别将这些文件放在YOLOv7模型所在的文件夹中,以供模型使用。
综上所述,YOLOv7数据集的格式需要按照标注文件和图像文件组织,并将它们分为训练集、验证集和测试集,最后将它们的路径保存在train.txt、val.txt和test.txt等文件中。
yolov7数据集格式要求
Yolov7数据集格式要求根据不同的任务有所不同。对于目标识别任务,数据集要求使用标注文件中的矩形信息,将标注框转换为"cls_num center_x center_y w h"的格式,每个图像对应一个txt文件,每个目标标注对应一行标注信息。而对于实例分割任务,数据集要求使用多边形格式的标注信息,将多边形点转换为"cls_num x0 y0 x1 y1 ... xn yn"的格式,同样一个图像对应一个txt文件,一个多边形标注对应txt中的一行。[1]
在文件层级上,数据集应该按照以下结构组织:
```
├—data
│ ├—train
│ │ ├—images
│ │ │ ├—000000000001.jpg
│ │ │ ├—000000000002.jpg
│ │ ├—labels
│ │ │ ├—000000000001.txt
│ │ │ ├—000000000002.txt
│ ├—valid
│ │ ├—images
│ │ ├—labels
```
其中,train文件夹存放训练集的图像和标注文件,valid文件夹存放验证集的图像和标注文件。[2]