yolov5lite数据集导入

YOLOv5 Lite 是一个轻量级版本的 You Only Look Once (YOLO) 目标检测算法，它通常用于实时性能的需求较高的场景。在使用 YOLOv5 Lite 进行训练之前，你需要准备一个合适的数据集。数据集导入的过程大致包括以下几个步骤：

1. **数据集格式**：YOLOv5 需要遵循 COCO 格式（Common Objects in Context），这意味着每个图像应该有标注文件 (.txt)，包含物体类别和边界框坐标。

2. **下载数据集**：可以从公共数据集中如 VOC、COCO、Open Images 等获取数据，也可以自己收集并创建标注文件。

3. **划分数据集**：一般分为训练集（train）、验证集（val）和测试集（test）。常见的比例是 80% 的训练集、10% 的验证集和 10% 的测试集。

4. **转换数据**：使用工具如 `yolov5/data` 中的 `create_coco.py` 或者 `maskrcnn_benchmark` 的数据处理脚本将数据转换成 YOLOv5 可以识别的格式，这通常包括图像尺寸调整、标签格式标准化等。

5. **组织目录结构**：数据需要按照特定的目录结构存放，例如：

   train/
     images/
       img1.jpg
       img2.jpg
       ...
     labels/
       img1.txt
       img2.txt
       ...
   val/
     images/
       ...
     labels/
       ...
   test/
     images/
       ...
     labels/
       ...

6. **加载数据到模型**：使用 `yolov5/train.py` 脚本来训练模型时，通过 `-data` 参数指定数据集路径。