准备自己的数据集

bai666ai 2023-01-13 00:38:06

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一、准备自己的xml格式数据集 首先要准备一份xml配置的数据集，数据集打完标注文件如下： ImageSets中暂为空，再执行【划分训练集、验证集和测试集】，划分后如下图：再将xml格式数据集转为txt文件格式【数据集格式转换xml2txt】：整合成最终数据集： images是数据集的所有图片；labels是数据集的所有txt标签数据；train.txt是训练集的所有文件名； 数据集放在mm/datasets下， datasets与mmdetection-master代码同级：二、txt格

[PyTorch小试牛刀]实战六·准备自己的数据集用于训练（基于猫狗大战数据集）在上面几个实战中，我们使用的是Pytorch官方准备好的FashionMNIST数据集进行的训练与测试。本篇博文介绍我们如何自己去准备数据集，以应对更多的场景。我们此次使用的是猫狗大战数据集，开始之前我们要先把数据处理一下，形式如下 datas │ └───train │ │ │ └───cats │ ...

#训练自己的数据集 一、准备数据集 1.准备数据集：先在网上查有没有已经标注的公共数据集，如COCO、VOC数据集，如果公共数据集中没有所需的类，则自己在网上找图片即可（图像尽可能保存为jpg格式），图像尽可能要求分辨率高，背景环境简单 2.数据集的标注：在目标检测中常用labelImg工具进行标注，工具下载地址：link 标注工具github界面如图所示：下载后解压，使用说明见下载文件中的readme.md 3.进入labelImg-master文件夹：在空白处安装键盘的Shift键+鼠标右键，点击

1. 标注 2. 自己获得数据集（手动）——人工标注 3. 自己获得数据集——半人工标注。利用别人训练好的模型进行标注，自己再进行微调 4. 仿真数据集（GAN，数字图像处理的方式） GitHub——YOLOv5——readme——Tutorials——Train Custom Data（训练自定义数据） 1.需要准备与coco128.yaml格式相同的文件指明根目录训练集、验证集、测试集的相对路径制作标签 Make sense / CVAT 具体步骤：标注自己的数据集 以汽车为标签制作

使用Yolov8训练自己的数据集

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