yolov9数据集格式

### 创建适用于YOLOv9的数据集

对于YOLO系列模型，包括YOLOv9（假设存在此版本并延续了前代特性），其数据集格式通常保持一致性和兼容性。以下是创建适合YOLOv9使用的数据集的具体指南。

#### 文件结构与布局

为了使YOLOv9能够读取和处理图像以及对应的标签信息，需遵循如下目录结构：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
└── labels/
    ├── train/
    └── val/

其中`images/`用于存储原始图片文件，而`labels/`则保存对应于每张图片的标注文件。训练集(`train`)和验证集(`val`)应分开存放以便后续评估模型性能[^1]。

#### 图像命名规则

所有图像应当按照一定规律命名，例如使用连续编号加上扩展名的方式，如`000001.jpg`, `000002.png`等。这有助于自动化脚本批量处理这些资源而不发生混淆。

#### 标注文件转换

针对已有的VOC格式XML文件，可以利用Python编写简单的解析器来提取目标边界框坐标和其他必要属性，并将其转化为YOLO所需的纯文本形式。每个`.txt`文件内含有一行或多行记录，每一行代表一个物体实例的位置描述，具体格式为：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

这里 `<class_id>` 表明类别索引；其余四个参数均为相对于整幅图尺寸的比例值 (范围介于0到1之间)[^2]。

#### 类别定义

还需准备一份名为`classes.txt`的小型文档，在里面逐行列出所有的可能对象种类名称，顺序要跟实际分配给它们ID相匹配。比如如果先写入“person”，那么该类别的ID即为0。

person
car
dog
...