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]