AICUP_Baseline_BoT-SORT项目中YOLOv7数据集准备指南

AICUP_Baseline_BoT-SORT项目中YOLOv7数据集准备指南

在目标跟踪项目中，数据集的准备是模型训练的基础环节。本文将详细介绍在AICUP_Baseline_BoT-SORT项目中如何为YOLOv7模型准备训练数据集。

YOLOv7数据集目录结构

项目要求YOLOv7的训练数据需要存储在特定的目录结构中。用户需要在与训练数据相同的父目录下创建一个名为"yolo"的子目录。这个目录将用于存放转换后的YOLO格式数据集。

数据集转换工具

项目提供了一个名为AICUP_to_YOLOv7.py的Python脚本，专门用于将原始比赛数据集转换为YOLOv7所需的格式。这个转换过程包括：

1. 图像文件的重新组织
2. 标注信息的格式转换
3. 数据集的划分（训练集/验证集）

使用方法

要使用这个转换工具，用户需要通过--YOLOv7_dir参数指定目标输出目录。脚本会自动完成以下工作：

1. 创建必要的子目录结构
2. 将原始图像和标注转换为YOLO格式
3. 生成训练所需的配置文件

技术细节

YOLO格式的数据集与原始比赛数据集的主要区别在于标注格式。YOLO使用归一化的边界框坐标（中心x, 中心y, 宽度, 高度），所有值都在0-1范围内。这种格式转换是训练YOLO系列模型的前提条件。

最佳实践建议

1. 在转换前确保原始数据集完整无误
2. 预留足够的磁盘空间用于存储转换后的数据
3. 转换完成后检查样本分布是否均衡
4. 验证标注转换的准确性

通过正确准备YOLOv7数据集，可以确保后续的目标检测模型训练能够顺利进行，为整个多目标跟踪流程打下坚实基础。