使用YOLOX训练自定义VOC数据集指南

"YOLOX训练自定义数据集(VOC格式)的教程文档，包括了GitHub项目链接以及数据集准备的步骤。" YOLOX是一个由Megvii-BaseDetection团队开发的最新YOLO系列目标检测框架，它旨在提供更高的性能、更快的速度，并且易于微调和扩展。在训练自己的数据集时，特别是使用VOC格式的数据集，我们需要按照一定的步骤进行。 1. **数据集准备** - **目录结构**：模仿VOC标准数据集的结构，创建`YOLOX/datasets/VOCdevkit/VOC2007/`目录，包含`JPEGImages`(存放图片)、`Annotations`(XML标注文件)和`ImageSets`(用于生成txt文件)三个子目录。 2. **XML标注文件** - XML文件通常在`Annotations`目录下，它们包含了每个图像的边界框和类别信息。你需要确保每个图像都有对应的XML标注文件。 3. **生成txt文件** - 使用`makeTxt.py`脚本，该脚本用于将XML标注文件转换为YOLOX所需的txt格式。脚本中，`--xml_path`参数指定XML文件的路径，`--txt_path`参数设置输出txt文件的路径。 ```python parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path') parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets', type=str, help='output txt label path') ``` 4. **数据集划分** - 脚本中，`trainval_percent`和`train_percent`变量用于控制训练集和验证集的比例。`total_xml`获取所有XML文件，然后随机采样得到训练集和验证集的索引。 ```python trainval_percent = 1.0 train_percent = 0.9 ``` 5. **生成txt文件** - `trainval.txt`和`test.txt`分别用于存储训练集和验证集的图像列表。`file_trainval`和`file_test`打开相应的txt文件，将采样的索引写入。 6. **运行脚本** - 运行`makeTxt.py`脚本，它会根据设定的比例生成训练集和验证集的txt文件。这些txt文件是YOLOX训练时需要的输入。 7. **制作标签文件** - 另一个脚本`makeLabel.py`用于将XML标注转换为YOLOX的标签文件格式。这个过程可能涉及到将XML中的边界框信息转换成YOLOX所需的格式。 在完成以上步骤后，你就可以使用YOLOX的训练脚本来训练自定义数据集了。记得在配置文件中指定你的数据集路径和类别数。训练过程中，你可能还需要调整学习率、批大小、训练轮数等超参数，以适应新数据集的特性和需求。此外，训练期间可能会涉及数据增强技术，如翻转、缩放、裁剪等，以增加模型的泛化能力。最后，通过评估指标（如mAP）来检验模型在新数据集上的性能。