零基础教程：使用yolov8训练无人机VisDrone数据集

YOLOv8训练VisDrone数据集

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已于 2024-08-05 13:30:42 修改 · 1w 阅读

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#YOLO #python #深度学习 #人工智能 #计算机视觉 #目标检测 #无人机

于 2023-09-11 21:35:21 首次发布

本文介绍如何从零开始使用YOLOv8框架训练无人机视觉数据集VisDrone，包括数据集下载、转换成YOLO格式、配置训练参数及模型训练过程。

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1.准备数据集

1.先给出VisDrone2019数据集的下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1e2Q0NgNT-H-Acb2H0Cx8sg
提取码：31dl

2.将数据集VisDrone放在datasets目录下面

2.数据集转换程序

1.在根目录下面新建一个.py文件，取名叫做visdrone2yolov

2.复制以下代码到这个visdrone2yolov.py文件里面

import os
from pathlib import Path

def visdrone2yolo(dir):
    from PIL import Image
    from tqdm import tqdm

    def convert_box(size, box):
        # Convert VisDrone box to YOLO xywh box
        dw = 1. / size[0]
        dh = 1. / size[1]
        return (box[0] + box[2] / 2) * dw, (box[1] + box[3] / 2) * dh, box[2] * dw, box[3] * dh

    (dir / 'labels').mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # make labels directory

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