yolo 划分数据集

YOLO算法中的数据集划分通常是将整个数据集分为训练集、验证集和测试集。一般来说，训练集用于训练模型的参数，验证集用于调整模型的超参数和进行模型选择，而测试集用于评估模型的性能。

具体划分数据集的步骤如下：
1. 首先，根据你的需求，确定训练集、验证集和测试集的比例。一种常见的比例是80%的数据用于训练集，10%的数据用于验证集，10%的数据用于测试集。
2. 然后，从整个数据集中随机选择相应比例的样本，并将它们分别放入训练集、验证集和测试集中。
3. 接下来，将每个样本的路径写入三个不同的txt文件中，分别表示训练集、验证集和测试集。这些txt文件将在训练和测试过程中被使用。
4. 最后，将数据集的类别个数和类别名称保存到配置文件中，该配置文件通常以yaml格式保存。