目标检测xml标签名修改

博客指出目标检测的数据标注存在很多标签名标注错误的问题,需要进行修改,还提及了相关代码,但未给出具体内容。

原因

目标检测的数据标注中,很多标签名标注错误,需要修改

代码

import glob
import xml.etree.ElementTree as ET
from tqdm import tqdm

def change_xml(xml):
    doc = ET.parse(xml)
    root = doc.getroot(
目前尚未有官方发布的 YOLOv10 版本,最新的公开版本为 YOLOv8。因此,以下是基于 YOLOv8 的自定义数据集目标检测教程,并针对 XML 格式的处理方法提供指导。 ### 数据准备 #### 1. 转换标注格式 YOLO 系列模型通常使用 `.txt` 文件存储标签信息,而原始数据可能以 Pascal VOC 的 `.xml` 格式存在。需要编写脚本来完成从 `.xml` 到 `.txt` 的转换[^2]。 以下是一个 Python 脚本示例,用于将 Pascal VOC 格式的 XML 文件转换为 YOLO 格式的 TXT 文件: ```python import xml.etree.ElementTree as ET import os def convert(size, box): dw = 1./size[0] dh = 1./size[1] x = (box[0] + box[1]) / 2.0 y = (box[2] + box[3]) / 2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return (x, y, w, h) def convert_annotation(xml_file, output_dir, class_dict): tree = ET.parse(xml_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) bnd_id = 0 with open(os.path.join(output_dir, f"{os.path.splitext(os.path.basename(xml_file))[0]}.txt"), 'w') as out_file: for obj in root.iter('object'): difficult = obj.find('difficult').text cls = obj.find('name').text if cls not in list(class_dict.keys()) or int(difficult) == 1: continue cls_id = class_dict[cls] xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) bb = convert((w, h), b) out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([f"{i:.6f}" for i in bb]) + '\n') if __name__ == "__main__": input_dir = "/path/to/xml/files" output_dir = "/path/to/txt/files" classes = ["class1", "class2"] # 替换为目标类别称列表 class_dict = {cls_name: idx for idx, cls_name in enumerate(classes)} for filename in os.listdir(input_dir): if filename.endswith(".xml"): convert_annotation(os.path.join(input_dir, filename), output_dir, class_dict) ``` 此脚本会遍历指定目录中的所有 `.xml` 文件并将其转换为对应的 `.txt` 文件。 --- ### 配置数据集 创建 `yaml` 文件来配置数据集路径和参数[^4]。假设已准备好训练、验证和测试的图像及其对应标签文件,则可以按照以下模板编辑 YAML 文件: ```yaml train: path_to_train_images/ val: path_to_val_images/ nc: 2 # 类别数量 names: ['class1', 'class2'] # 类别 ``` 其中: - `train:` 和 `val:` 应分别指向训练集与验证集中图片所在的文件夹; - `nc:` 表明有多少种不同的物体分类; - `names:` 定义每种类别的具体字。 --- ### 模型训练 进入 YOLOv8 所在的工作空间后,通过命令行启动训练过程[^3]: ```bash cd yolov8_directory pip install -r requirements.txt python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data your_dataset.yaml --weights yolov8s.pt ``` 上述指令解释如下: - `--img`: 输入分辨率大小,默认设置为 640×640 像素。 - `--batch`: 单次迭代所使用的样本数目。 - `--epochs`: 整体循环次数。 - `--data`: 用户自定义的数据集描述文档位置。 - `--weights`: 初始化权重文件地址,可选用预训练好的基础网络结构作为起点。 --- ### 结果评估与优化 经过若干轮 epoch 后,程序自动计算 mAP@0.5 及其他指标表现情况。如果发现效果不佳,可以从以下几个方面入手改进: - **调整超参**: 修改学习率 (`lr`) 或增加 batch size 来提升收敛速度。 - **增强数据扩增策略**: 添加随机裁剪、翻转等功能扩充有限资源下的多样性。 - **更换骨干网架构**: 尝试更复杂的 backbone 如 EfficientNet 提升特征提取能力。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值