yolov5标签文件地址如何配置
时间: 2023-07-26 15:16:43 浏览: 170
在 Yolov5 中,标签文件的地址是通过在训练时指定的 `--data` 参数来配置的。`--data` 参数需要指定一个 YAML 格式的配置文件,该文件包含了训练数据集的相关信息,包括训练集、验证集、类别数、标签文件的路径等。例如:
```yaml
train: /path/to/train.txt # 训练集标签文件路径
val: /path/to/val.txt # 验证集标签文件路径
nc: 5 # 类别数
names: ['cat', 'dog', 'bird', 'horse', 'sheep'] # 类别名称
```
其中,`train` 和 `val` 分别表示训练集和验证集的标签文件路径,`nc` 表示类别数,`names` 表示类别名称。在训练时,Yolov5 会根据 `--data` 参数指定的配置文件来读取标签文件的路径,并自动加载对应的标签文件进行训练。
需要注意的是,在标签文件中,类别编号是从 0 开始的,而在配置文件中,类别编号是从 1 开始的。例如上面的配置文件中,类别名称为 `['cat', 'dog', 'bird', 'horse', 'sheep']`,则对应的类别编号分别为 1、2、3、4、5。
相关问题
yolov5标签文件配置
Yolov5 使用的标签文件是以 `.txt` 格式保存的,每个标签文件对应一张图片,文件名与图片名相同(不包括后缀),例如对于一张名为 `example.jpg` 的图片,它对应的标签文件应该为 `example.txt`。标签文件中每一行表示图片中的一个物体,每行包含 5 个值,分别为物体的类别编号(从 0 开始),物体的中心点 x 坐标、物体的中心点 y 坐标、物体的宽度和高度。例如:
```
0 0.5 0.5 0.2 0.3
1 0.3 0.7 0.4 0.5
```
表示图片中有两个物体,第一个物体的类别编号为 0,中心点坐标为 (0.5, 0.5),宽度为 0.2,高度为 0.3;第二个物体的类别编号为 1,中心点坐标为 (0.3, 0.7),宽度为 0.4,高度为 0.5。
YOLOv5标签文件格式
YOLOv5使用的标签文件格式是标准的COCO格式,其文件扩展名为`.json`或`.txt`。下面是一个标签文件的示例:
```
{
"images": [
{
"id": 0,
"file_name": "image001.jpg",
"width": 640,
"height": 480
},
{
"id": 1,
"file_name": "image002.jpg",
"width": 640,
"height": 480
}
],
"annotations": [
{
"id": 0,
"image_id": 0,
"category_id": 0,
"bbox": [50, 50, 100, 100],
"area": 5000,
"iscrowd": 0
},
{
"id": 1,
"image_id": 1,
"category_id": 1,
"bbox": [100, 100, 200, 200],
"area": 20000,
"iscrowd": 0
}
],
"categories": [
{
"id": 0,
"name": "person"
},
{
"id": 1,
"name": "car"
}
]
}
```
其中,`images`数组包含所有图像的信息,每个图像的信息包括`id`、`file_name`、`width`和`height`等,`annotations`数组包含标注信息,每个标注的信息包括`id`、`image_id`、`category_id`、`bbox`、`area`和`iscrowd`等,`categories`数组包含所有类别的信息,每个类别的信息包括`id`和`name`等。在YOLOv5中,`category_id`表示物体的类别标签,`bbox`是物体的边界框坐标,其格式为`[x, y, w, h]`,其中`(x,y)`是边界框左上角的坐标,`w`和`h`是边界框的宽度和高度。
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