【目标检测】YOLOv5在voc.yaml使用txt作为目录无法训练的解决方案

使用yolov5训练自己voc格式的数据集,完整记录 首先根据 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、yolov5环境安装二、yolov5voc格式的数据集1.自己格式的数据集转换成跟yolov5相同的格式3.修改相关文件4.修改models/yolov5x.yaml 文件5.训练参数6.训练总结 前言 使用yolov5训练自己的数据集,首先需要了解yolov5相关源文件都有什么, 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、yolov5环境安装 首先在github上搜索yolov5相关的配置文. 阅读详情

问题描述

YOLOv5在voc.yaml文件提供了三种方式作为指向训练集和验证集的方式:

# train and val data as 
1) directory: path/images/, 
2) file: path/images.txt, 
or 3) list: [path1/images/, path2/images/]

第一种方式就是直接写文件的目录,第二种方式是写保存了图片文件目录的txt文件,其文件格式如图所示:
在这里插入图片描述

笔者在使用第二种方式时会报错,分析主要原因就是标签路径的问题。

解决方案

修改dataset.py文件的img2label_paths函数,该函数主要的作用是根据imgs图片的路径找到对应labels的路径。
在这里插入图片描述
注意这里的对应关系,没有对应就会报错。

Pascal VOC数据集实战:手把手教你用YOLOv5训练自己的Detection模型(附VOC2007/2012配置) 本文详细介绍了如何使用YOLOv5框架在Pascal VOC数据集上进行目标检测模型的训练与部署。从数据准备、格式转换到模型配置、训练和性能优化,提供全流程实战指南,特别针对VOC2007和2012版本差异给出解决方案,帮助开发者快速掌握Detection模型训练技巧。 阅读详情

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Cul_accino
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