VOC到YOLOv5格式转换

你使用开源的工具，如`labelImg`来标注VOC格式的数据集，并将其转换为YOLOv5格式。以下是一个简单的步骤指南：

1. 首先，确保你已经安装了`labelImg`工具。你可以在GitHub上找到该工具的仓库，并按照说明进行安装。

2. 使用`labelImg`打开VOC格式的图像，逐个标注目标对象。标注的过程中，你需要为每个目标对象创建一个矩形框，并为其分配一个类别（例如：人、车、狗等）。

3. 标注完成后，`labelImg`会为每张图像生成一个对应的XML文件，保存了目标对象的坐标和类别信息。

4. 接下来，你需要将VOC格式的数据集转换为YOLOv5格式。你可以使用脚本工具，如`voc_label.py`来完成这个转换过程。该脚本可以在YOLOv5仓库的`data`文件夹中找到。

5. 打开终端，并导航到YOLOv5的根目录。运行以下命令来进行格式转换：

python path/to/yolov5/data/voc_label.py --root path/to/voc/dataset --output path/to/yolov5/dataset

其中，`path/to/voc/dataset`是你VOC格式数据集所在的文件夹路径，`path/to/yolov5/dataset`是你要保存YOLOv5格式数据集的文件夹路径。

6. 完成后，你会在指定的输出文件夹中得到YOLOv5格式的标签文件和图像文件。现在，你可以将这些数据用于YOLOv5的训练了。

请确保在执行上述步骤之前，你已经详细阅读了YOLOv5的文档，并了解了其数据集格式的要求。