voc数据集转换为yolo数据集

好的，了解。为了将voc数据集转换为yolo数据集，您需要执行以下步骤：

1.为每个类别创建一个txt文件，文件名与该类别的名称相对应。
2.对于每个图像，创建一个txt文件，文件名与该图像的名称相对应。
3.在图像txt文件中，添加对象的行数和每个对象的x、y、宽度和高度。
4.将对象的属性转换为yolo格式：x、y表示对象中心的坐标，宽度和高度表示对象的实际宽度和高度，百分比表示为图像的宽度和高度。
5.重复步骤3-4，直到所有图像的txt文件都被填充。
6.把数据集划分成训练集、测试集、验证集等。

希望这可以帮助回答您的问题！

相关问题

voc数据集转化为yolo的txt数据集

将VOC数据集转换为YOLO的txt数据集需要进行以下步骤：

1. 下载VOC数据集并解压，得到Annotations和JPEGImages两个文件夹。

2. 在Annotations文件夹中，每个xml文件对应一张图片，包含了该图片中所有物体的位置信息。需要将这些位置信息转换为YOLO格式。每个xml文件的内容如下：

   <annotation>
       <folder>VOC2007</folder>
       <filename>000001.jpg</filename>
       <source>
           <database>The VOC2007 Database</database>
           <annotation>PASCAL VOC2007</annotation>
           <image>flickr</image>
       </source>
       <size>
           <width>353</width>
           <height>500</height>
           <depth>3</depth>
       </size>
       <object>
           <name>person</name>
           <pose>Left</pose>
           <truncated>1</truncated>
           <difficult>0</difficult>
           <bndbox>
               <xmin>174</xmin>
               <ymin>101</ymin>
               <xmax>349</xmax>
               <ymax>351</ymax>
           </bndbox>
       </object>
       ...
   </annotation>

需要将每个物体的位置信息转换为YOLO格式，即将左上角和右下角的像素坐标转换为物体中心点相对于图片宽度和高度的比例，以及物体的宽度和高度相对于图片宽度和高度的比例。例如，上面的person物体转换后为：

   0 0.4641148 0.904 0.3116592 0.5

其中，第一个0表示该物体的类别编号，后面四个数分别表示物体中心点相对于图片宽度和高度的比例、物体宽度相对于图片宽度的比例、物体高度相对于图片高度的比例。

3. 编写Python脚本将所有xml文件转换为txt文件，并保存在同一目录下。脚本如下：

   import os
   import xml.etree.ElementTree as ET
   
   classes = ["person", "car", "bike", ...]  # 物体类别
   
   def convert(size, box):
       dw = 1.0 / size[0]
       dh = 1.0 / size[1]
       x = (box[0] + box[1]) / 2.0
       y = (box[2] + box[3]) / 2.0
       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)
   
   def convert_annotation(image_id):
       in_file = open('Annotations/%s.xml' % (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')
   
   if not os.path.exists('labels'):
       os.makedirs('labels')
   
   image_ids = open('ImageSets/Main/train.txt').read().strip().split()
   for image_id in image_ids:
       convert_annotation(image_id)

该脚本将所有xml文件转换为txt文件，并保存在labels文件夹下。

4. 编写train.txt文件，其中每行为一张图片的文件名（不包括扩展名），保存在同一目录下。例如：

   000001
   000002
   000003
   ...

5. 最后，可以使用YOLO训练模型，使用转换后的txt数据集进行训练。

YOLO格式数据集转换成voc数据集

要将YOLO格式数据集转换为VOC格式数据集，需要按照以下步骤进行操作：

1. 根据YOLO格式数据集的标注文件，将每个图像中的目标对象的位置、类别和置信度信息提取出来，存储在一个文本文件中。每行包含一个目标对象的信息，格式如下：

<class> <x_center> <y_center> <width> <height>

其中，`<class>`表示目标对象所属的类别，`<x_center>`和`<y_center>`表示目标对象中心点在图像中的坐标，`<width>`和`<height>`表示目标对象的宽度和高度，所有这些值都是相对于图像大小的比例。

2. 将每个图像的文件名和对应的标注文件名存储在一个XML文件中，格式如下：

<annotation>
  <folder>image_folder</folder>
  <filename>image_name.jpg</filename>
  <size>
    <width>image_width</width>
    <height>image_height</height>
    <depth>3</depth>
  </size>
  <object>
    <name>object_class</name>
    <bndbox>
      <xmin>xmin_value</xmin>
      <ymin>ymin_value</ymin>
      <xmax>xmax_value</xmax>
      <ymax>ymax_value</ymax>
    </bndbox>
  </object>
  ...
</annotation>

其中，`<folder>`表示图像文件所在的文件夹，`<filename>`表示图像文件名，`<width>`和`<height>`表示图像的宽度和高度，`<object>`表示一个目标对象，`<name>`表示目标对象所属的类别，`<bndbox>`表示目标对象的边界框，`<xmin>`、`<ymin>`、`<xmax>`和`<ymax>`分别表示边界框左上角和右下角的坐标。

3. 将所有XML文件和对应的图像文件存储在一个文件夹中，这样就得到了一个VOC格式的数据集。

需要注意的是，YOLO格式数据集和VOC格式数据集的标注信息格式不同，因此需要进行格式转换。此外，VOC格式数据集还需要包含图像文件本身，因此需要将YOLO格式数据集中的图像文件也复制到VOC格式数据集中。