转换yolov3数据到yolov5

最新推荐文章于 2025-12-04 10:55:27 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 10:55:27 发布 · 224 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#YOLO #linux #前端

机器学习同时被 2 个专栏收录

24 篇文章

订阅专栏

计算机视觉

3 篇文章

订阅专栏

文章讲述了如何通过roboflow.com在Colab中便捷地将Labelimg数据集转换并应用于YOLOv5项目，强调了API和格式转换的步骤以及免费使用服务。

部署运行你感兴趣的模型镜像

前几天，我想把labelimg标注的数据集用到colab的juperbook上。

找到一个工具，挺方便。

roboflow.com，这个网站支持几十种格式互转。先导入数据，导出时选择需要的格式。

可以免费使用。

!pip install -q roboflow

from roboflow import Roboflow

rf = Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
project = rf.workspace("alex-hyams-cosqx").project("cash-counter")
dataset = project.version(10).download("yolov5")

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Yolo-v5

Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

天天进步2015

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

【目标检测】yolo系列：从yolov1到yolov5之YOLOv3详解及复现

qq_42368281的博客

02-09

4917

在v1、v2的原理和技巧介绍之后，v3除了网络结构，其余的改变并不多。本文着重描述yolov3的原理细节。相关阅读：论文：YOLOv3: An Incremental Improvement 源码：https://github.com/ultralytics/yolov3 1. Yolov3网络结构 1.1 backbone：Darknet-53 Yolov3使用Darknet-53作为整个网络的分类骨干部分。backbone部分由Yolov2时期的Darknet-19进化至Darknet-53，加深了

将YOLOV3数据集格式改为YOLOV5数据集格式

weixin_43944993的博客

07-12

358

YOLOV3训练时所有的图像和标签都是分别保存在一个文件夹中的，但是YOLOV5需要将所有图像和标签中的训练部分、测试部分、验证部分并分别保存，为此写了一个代码，以根据YOLOV3生成的包含有训练、测试和验证的txt文件，将图片进行重新复制并保存为yolov5训练数的据集格式。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

将yolov3的标签转化为yolov5格式的标签

tangbiubiu的博客

03-02

3253

一般yolov3的数据集标签格式为xml，其中bbox为xyxy格式如图：但是yolov5所需的格式为txt 每行一个obj，第一个字段是name，后面4个字段是normalized xywh格式的bbox。如下图：为了能用yolov3的数据训练yolov5，所以需要一个转格式的代码： # 将xml格式的标签转换为txt格式，并且将bbox的格式由xyxy转换为normalized xywh的格式。 import os import xml.etree.ElementTree as ET cl

目标检测——YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7正负样本匹配、YOLO3损失函数理解

Chaoy6565的博客

01-14

6026

学习小计。有什么不对的地方，还请大家指正。

yolov3_to_yolov5

weixin_39323526的博客

09-04

403

import re file_path = './tile_data_1011n1/train.txt' new_file_path_base = './tile_data_1011n1/label/' with open(file_path, 'r') as file_to_read: while True: line = file_to_read.readline() if not line: break else: .

yolo进化史：从yolov1到yolov5之yolov3

weixin_43220532的博客

04-12

1280

文章目录一，概述二，yolov3网络架构2.1，backbone:Darknet-532.2，Yolov3网络结构全貌三，Yolo输出特征图解码（前向过程）3.1，先验框3.2，检测框解码3.3，检测置信度解码3.4，类别解码四，训练策略与损失函数（反向过程）4.1,训练策略4.2,Loss函数4.3，训练策略解释4.4，优化器五，精度与性能六，参考资料一，概述在v1、v2的原理和技巧介绍之后，v3除了网络结构，其余变动不多。本文着重描述实现细节，读者可以按照下文所述，搭建自己的Yolov3。文章中不出

Yolov8数据处理器-yolov8数据集资源

06-27

具体到压缩包中的文件列表，我们可以看到有Yolov8数据处理器的可执行文件Yolov8数据处理器.exe，这个文件负责运行整个数据处理程序。logo.ico显然是这个程序的图标文件，用于在操作系统中显示程序的标志性图像。...

精选资源

yolov5数据集生成（celeba、wideface、xml解析）

10-19

处理WideFace数据集时，同样需要将图像和对应的XML注释文件转换成Yolov5所需的格式。 XML解析是这个过程中的关键步骤，因为Celeba和WideFace等数据集通常使用XML文件存储边界框和类别信息。使用Python的`xml.etree....

精选资源

yoloV5数据集格式处理，将json文件转换为txt文件

11-08

yoloV5数据集格式处理，将json文件转换为txt文件

精选资源

txt数据集格式转化为xml数据集格式，yolov5数据集转化为coco数据集

05-06

txt数据集格式转化为xml数据集格式，txt数据集格式一般是yolov5的专用格式，这个脚本是将txt数据集格式转化为xml数据集的格式，使用的时候可以自行调整脚本里xml的每项，将它变成coco数据集格式或者其他数据集格式。

YOLO v3~v5

wrk226的博客

12-24

334

V3 v3主要就做了两个事情，一个是换了v2里的backbone，从darknet19换成了darknet53，加深了层数，并且加了残差通道。另外v3还借鉴FPN(Feature Pyramid Networks)对多尺度的特征做了融合。网络输入是416*416*3的图，输出有三个尺度，13*13*255， 26*26*255，52*52*255。然后每个尺度都融合了前一个尺度的上采样特征。从...

深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解

热门推荐

江南研习社

05-21

16万+

因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法。当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。在此，大白将项目中，需要了解的Yolov3、Yolov4系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总，希望和大家

YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介

古月哲亭

09-21

1万+

原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/136382095 YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介YOLO系列是基于深度学习的回归方法。RCNN， Fast-RCNN，Faster-RCNN是基于深度学习的分类方法。YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknetgithub.comYOLO v.s Faster R-CNN1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程

YOLOv3 -＞ YOLOv4 -＞ YOLOv5的改进（tricks）

m0_52785249的博客

05-14

5363

YOLO系列内容简介 YOLOv4的原创部分 CSPDarknet-53 Mosaic数据增强 SAT自对抗训练 PAN结构 ★★★个人理解（add和concat） YOLOv4一些tricks的应用遗传算法 SPP模块 Mish激活函数 Dropblock 补充trick SE module YOLOv5主要应用的tricks 自适应图片缩放 CSP ★★★个人理解（残差模块和CSP的区别） CIOU 参考资料

yolov3-tiny,yolov4,yolov5用自带数据集进行比较

机器视觉爱好者的博客

07-07

1万+

类别100类每类300张图片测试图片1087张，阀值0.5 ,预测正确 yolov3-tiny yolov4 yolov5 737 955

深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5核心基础知识完整讲解

02-23

1万+

项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4、Yolov5算法。当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗，然后不久又出现了Yolov5。在此，大白将项目中，需要了解的Yolov3、Yolov4、Yo.

易拉罐凹陷，变形等缺陷识别数据集，1326张标注图片，正确识别率可达98.5%,支持yolo，coco json，pascal voc xml格式的标注