SSD算法单类别目标检测的YOLO格式的数据集踩坑合集

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本文讲述了如何将单类别的YOLO格式数据集转换为VOC格式以适应SSD算法，涉及XML文件检查、txt文件内容清洗以及注意单类别VOC数据配置。

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前言

需要用SSD算法对单类别的数据集进行目标检测，由于数据集是自己收集并标注的，所以只有YOLO格式的。

格式转换

SSD算法不能直接使用YOLO格式的数据集，需要将YOLO格式的数据集转化为VOC格式或COCO格式。作者是将YOLO格式转为VOC格式，因此YOLO转COCO格式在这里不再藐视。

清洗YOLO格式的数据集

由于SSD算法在VOC格式的数据集上不能接受Annotations文件夹下的xml文件中没有标注位置信息，且图片和标注文件的名称也要一一对应上（作者在这里踩了很大的坑！）。排查YOLO数据集中的labels文件夹下的txt文件内容是否为空的代码：

import os

def find_empty_txt_files(folder_path):
    empty_files = []
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith(".txt"):
            file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
                content = file.read()
                if not content.strip():
                    empty_files.append(file_name)
    return empty_files

folder_path = 'D:\Code\pycharm\Test\VOC-v8-recent\labels' # 这里填入labels文件夹的