yolov7数据集格式要求
时间: 2023-08-09 14:12:42 浏览: 143
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]
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。
yolov5数据集格式要求
yolov5的数据集格式要求如下:
1. 数据集目录结构:
- 图片数据应该存放在一个名为"JPEGImages"的目录下。
- yolov5格式的标签数据应该存放在一个名为"YOLO"的目录下。
- 生成的voc格式数据标签应该存放在一个名为"Annotations"的目录下。
2. yolov5标签数据格式:
- 标签数据的每一行应该包含以下信息:label_index,cx,cy,w,h。
- label_index是标签名称在标签数组中的索引,从0开始计数。
- cx是标记框中心点的x坐标,数值是原始中心点x坐标除以图像宽度的结果。
- cy是标记框中心点的y坐标,数值是原始中心点y坐标除以图像高度的结果。
- w是标记框的宽度,数值是原始标记框的宽度除以图像宽度的结果。
- h是标记框的高度,数值是原始标记框的高度除以图像高度的结果。
请确保按照以上要求组织和格式化你的数据集,以便于yolov5模型的训练和使用。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【yolov5】数据格式、参数、输出结果 分析](https://blog.csdn.net/qq_32342205/article/details/127634655)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOV5---数据集格式转化及训练集和验证集划分](https://blog.csdn.net/q1552211/article/details/121297680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]