YOLOv4训练集和测试集的自动划分

bai666ai 2023-01-13 00:37:23

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baimol 2021-08-31

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老手，跑数据时显示out of memory，是要去租个GPU去跑吗？还是买内存条去增加内存。

Let_me_see_sea 2021-08-11

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请问老师，TT00K里面标注了128类交通标志是吗，但是用于训练的是多少类呢？用于测试的是多少类呢？

bai666ai 2021-08-11

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@Let_me_see_sea <p>用于训练和测试的都是45类</p>

本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用大量已标注目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片进行检测，找出图片中属于哪个类别的垃圾，并指示出在图片中的位置。本工程YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签）、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

【无标题】YoloV5数据集自动划分训练集、验证机、测试集

YOLOv5模型VOC数据集转换YOLO格式并划分为训练集、验证集和测试集

YOLOV5---数据集格式转化及训练集和验证集划分VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集标签为yolo格式数据集划分训练集和验证集 VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集 yolov5训练所需要的文件格式是txt格式的，基于labelimage标注的格式有VOC(xml格式)，同时训练自己的yolov5检测模型的时候，数据集需要划分为训练集和验证集。本文基于python，实现了将xml格式的标签文件转换为txt文件，同时按比例划分为训练集和验证集的功能。 import xml.etr

对yolov5的数据集进行划分【训练集、验证集、测试集】7：2:1和【训练集、验证集】8:2

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