NWPU VHR-10 yolov5

你好！关于NWPU VHR-10和Yolov5，我可以为你提供一些信息。NWPU VHR-10是一个用于遥感图像目标检测的数据集，包含10种常见的目标类别，如飞机、船只等。而Yolov5是一个目标检测算法，是对Yolov4的改进版本。它采用了一系列的改进措施，提高了检测精度和速度。

如果你有任何关于NWPU VHR-10或Yolov5的具体问题，请随时提问！

相关问题

yolov8训练NWPU VHR-10 dataset

### 使用YOLOv8框架训练NWPU VHR-10遥感图像数据集

#### 准备环境和安装依赖库
为了使用 YOLOv8 训练 NWPU VHR-10 数据集，首先需要准备合适的开发环境并安装必要的依赖项。

确保 Python 和 pip 已经安装好之后，在命令行工具中执行如下操作来创建虚拟环境并激活它：

python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate  # Linux or macOS
yolov8_env\Scripts\activate     # Windows

接着通过 pip 安装 ultralytics 库和其他所需的包:

pip install ultralytics
pip install opencv-python matplotlib numpy pandas scikit-image shapely tqdm

#### 下载和预处理数据集
从指定网站下载 NWPU VHR-10 数据集[^1]。解压后得到图片文件夹 `images` 及其对应的标签文件夹 `labels`。由于原始标注格式可能不符合 YOLO 的标准输入格式 (即每行包含类别编号、中心点坐标以及宽度高度)，因此需编写脚本来转换这些标注文件到正确的格式。

Python 脚本可以读取原版 XML 或者 TXT 文件中的边界框信息，并将其保存成新的 .txt 文件，每个目标占一行，形如 `<class_id> <center_x> <center_y> <width> <height>` 形式的浮点数列表。

#### 配置模型参数与超参调整
根据官方文档配置 YOLOv8 模型的相关设置，比如选择预训练权重路径、定义类别的数量等。对于特定任务还可以自定义一些高级选项，例如优化器的选择、学习率调度策略等等。

编辑 YAML 文件以适应具体需求，特别是修改 `nc` 参数为 10 来匹配 NWPU VHR-10 中的对象种类数目；同时指明训练集验证集测试集各自的目录位置。

#### 开始训练过程
一切就绪后就可以调用 Ultralytics 提供的 API 进行实际训练了。下面给出一段简单的代码片段用于启动整个流程：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.yaml')  # 加载网络结构描述文件
results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640)

这里假设已经准备好了一个名为 `data.yaml` 的配置文件，里面包含了关于数据分布的信息。另外注意调整批次大小 (`batch`) 和迭代次数 (`epochs`) 等重要参数以便获得更好的性能表现。

#### 测试评估效果
完成一轮或多轮次的学习之后，利用测试集合上的预测结果来进行最终的质量检验。可以通过可视化的方式直观查看检测精度如何，也可以计算 mAP 值作为量化指标之一。

---

NWPU_VHR-10转yolo格式

### 将NWPU_VHR-10遥感图像数据集转换为YOLO格式

为了将NWPU_VHR-10遥感图像数据集成功转换为YOLO格式，需遵循一系列特定的操作流程。此过程涉及两个主要阶段：首先是将原始的NWPU_VHR-10数据集转换成中间格式（通常是VOC格式），其次是进一步将其转换为目标的YOLO格式。

#### 转换至VOC格式
在处理前，确保拥有完整的NWPU_VHR-10数据集文件结构。对于每一张图片及其标注信息，创建相应的XML文件来描述目标边界框的位置和其他属性。这一步骤可以通过编写脚本自动化完成或者利用现有的工具实现[^2]。

#### 由VOC格式转向YOLO格式
一旦拥有了标准的VOC格式数据集之后，下一步就是把这些标签转化为适合YOLO模型使用的txt文件形式。每个对象类别对应一个整数ID，在这些文本文件里记录下物体中心坐标(x_center, y_center)，宽度(w)和高度(h)，所有的数值都应归一化到范围(0~1)[^1]。

import xml.etree.ElementTree as ET
from os import getcwd

sets=[('train'), ('val')]
classes = ["airplane", "ship", ... ] # 完整类名列表依据实际需求填写

def convert(size, box):
    dw = 1./(size[0])
    dh = 1./(size[1])
    x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x*dw
    w = w*dw
    y = y*dh
    h = h*dh
    return (x,y,w,h)

for image_set in sets:
    image_ids = open('VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/%s.txt'%(year, image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('%s.txt'%(image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write('%s/VOCdevkit/VOC%s/JPEGImages/%s.jpg\n'%(wd, year, image_id))
        in_file = open('VOCdevkit/VOC%s/Annotations/%s.xml'%(year, image_id))
        out_file = open('labels/%s.txt'%image_id, 'w')
        tree=ET.parse(in_file)
        root = tree.getroot()
        size = root.find('size')
        w = int(size.find('width').text)
        h = int(size.find('height').text)

        for obj in root.iter('object'):
            difficult = obj.find('difficult').text
            cls = obj.find('name').text
            if cls not in classes or int(difficult)==1:
                continue
            cls_id = classes.index(cls)
            xmlbox = obj.find('bndbox')
            b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))
            bb = convert((w,h), b)
            out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')

list_file.close()

上述Python代码片段展示了如何读取VOC XML文件并将它们写入YOLO所需的TXT文件中。需要注意的是，这段代码假设存在`ImageSets`, `JPEGImages` 和 `Annotations` 文件夹用于存储索引、原图以及注解；同时也假定有一个名为`labels`的新目录用来保存最终生成的目标检测标签文件[^1]。

最后，还需准备一个`data.yaml`配置文件以供YOLO框架识别所用的数据集路径及相关设置：

# YOLOv3 configuration file example
train: ./path/to/train/images/
val:   ./path/to/validation/images/

nc: 10  # number of classes
names: ['airplane', 'ship', ..., ]

通过以上步骤可以顺利完成从NWPU_VHR-10到YOLO格式的转换工作，并准备好进行后续基于YOLO架构下的训练任务。