如何将Pascal VOC格式的数据集转换为YOLO格式，以便用于目标检测模型的训练？请提供转换步骤和示例代码。

在进行目标检测模型训练时，选择合适的数据格式对于确保训练效果至关重要。YOLO格式因其简单高效而广泛应用于实时检测任务。为了帮助你将Pascal VOC格式的数据集转换为YOLO格式，这里提供一份详细的转换指南和示例代码。

参考资源链接：[战斗机检测数据集VOC+YOLO格式10100张43类图片及标注](https://wenku.csdn.net/doc/11ebzxnbys?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备VOC格式的数据集，该数据集应包含图片文件（jpg）和对应的标注文件（xml）。YOLO格式要求每个图片对应一个标注文件（txt），其中包含了目标物体的类别索引和位置信息。

以下是转换步骤的概述：
1. 遍历VOC数据集中的每一张图片和对应的xml标注文件。
2. 解析xml文件，提取出类别名称以及每个目标的边界框信息（左上角和右下角的坐标）。
3. 将类别名称转换为YOLO格式所需的类别索引。
4. 计算每个目标的中心点坐标以及宽度和高度，并将它们转换为相对于图片宽度和高度的比例值。
5. 将上述信息按照YOLO格式写入到对应的txt文件中，每个目标一行，格式为：[类别索引] [中心点x] [中心点y] [宽度] [高度]。

以下是一个简化的Python示例代码：

from xml.etree import ElementTree
import os

def convert_annotation(voc_annotation, image_width, image_height):
    tree = ElementTree.parse(voc_annotation)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)

    yolo_format = 

参考资源链接：[战斗机检测数据集VOC+YOLO格式10100张43类图片及标注](https://wenku.csdn.net/doc/11ebzxnbys?spm=1055.2569.3001.10343)