yolov7制作json数据集

制作YOLOv7的JSON数据集需要重新部署YOLO环境，并将COCO格式的数据集转换为YOLO格式。首先，需要使用目标检测数据集制作脚本将COCO数据集转换为YOLO格式。你可以使用提供的voc_split_trainVal.py脚本对数据集进行制作和转换。在转换之前，你需要修改配置文件/data/coco.yaml，包括数据集地址、数据集类别数目和数据集类别。完成这些步骤后，你可以生成YOLOv7所需的JSON数据集。

相关问题

yolov5制作数据集

要制作Yolov5的数据集，首先需要下载并使用Labelme这个工具。Labelme是一个用于标记数据集的工具，可以帮助我们标记需要检测的目标和其对应的边界框。在Labelme中，你可以打开要标记的图像，然后手动绘制目标的边界框并为其添加标签。完成标记后，可以将数据保存为json格式的文件。

接下来，你需要按照一定的文件夹结构组织你的数据集。一种常见的方式是创建一个名为MaskDataSet的文件夹，并在其中创建train、test和valid三个子文件夹。在每个子文件夹中，分别创建一个images文件夹和一个labels文件夹。这样，你可以将所有训练图像放在train/images文件夹下，将对应的标签文件放在train/labels文件夹下，以此类推。

另外，在MaskDataSet文件夹下，你还需要创建一个data.yaml文件，用于描述数据集的相关信息，例如类别数目、类别名称等。最后，你还需要将Yolov5的源码放置在合适的位置，以便后续使用。

请注意，本文所使用的Yolov5版本为6.1，而且是GPU版（虽然CPU也可以运行，但速度会慢很多）。同时，需要确保你的环境中安装了torch1.7.1和cuda10.1。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5系列 1、制作自己的数据集](https://blog.csdn.net/fjlaym/article/details/123992962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

yolov8 关键点 数据集制作

为了制作yolov8关键点数据集，你需要完成以下步骤：

1. 首先，你需要将coco格式的JSON文件转换成yolo的txt文件。你可以使用coco2yolo.py脚本来完成这个转换。这个脚本会将coco格式的JSON文件中的关键点数据转换成yolo格式的txt文件。

2. 接下来，你需要更改yaml数据文件，将训练、验证和测试图像的路径设置为正确的路径。你还需要在yaml文件中定义类别的名称和对应的编号。

3. 下载包含实例和语义分割标签的训练和验证图像。这些图像可以从百度网盘中获取。训练图像包括1411张原始图像、1411张实例标签和1411张语义标签。验证图像包括458张原始图像、458张实例标签和458张语义标签。

4. 将所有的训练图像放置在一个文件夹中，创建iSAID/train/文件夹。将所有的验证图像放置在另一个文件夹中，创建iSAID/val/文件夹。

5. 最后，你可以对图像进行切割并生成相应的标签。

这样，你就完成了yolov8关键点数据集的制作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolopose关键点检测：自己标注数据集，制作数据集(二)](https://blog.csdn.net/m0_57458432/article/details/128222620)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOv5训练大规模的遥感实例分割数据集 iSAID从切图到数据集制作及训练](https://blog.csdn.net/weixin_45798949/article/details/129443725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]