【YOLO系列】YOLO 数据集格式与训练日志

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一、YOLO数据集格式

YOLO算法的标注格式主要使用.txt文件来存储图像中物体的标注信息。每个图像都有一个对应的.txt文件，文件中的每行表示一个物体的标注，包括物体的类别索引和边界框（bounding box）的坐标。以下是YOLO标注格式的详细介绍：

1. 类别索引：每个物体的类别由一个整数索引表示，索引对应于预先定义的类别列表。
2. 边界框坐标：边界框由其中心点坐标(x_center, y_center)和宽度width、高度height组成。这些值通常是归一化到图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。
3. 坐标格式：边界框坐标通常按照[class_index x_center y_center width height]的格式记录，其中class_index是类别索引，x_center和y_center是边界框中心点的x和y坐标，width和height是边界框的宽度和高度。

二、YOLO训练日志

在使用YOLO进行训练时，生成的exp/detect/train类型的文件夹是训练过程中的一个关键组成部分。

• 模型权重 (.pt 或 .pth 文件): 训练过程中保存的模型权重，可以用于后续的测试或继续训练。
• 日志文件 (.log 文件): 包含训练过程中的所有输出信息，如损失值、精度、速度等。
• 配置文件 (.yaml 或 .cfg 文件): 训练时使用的配置文件副本，记录了数据路径、类别名、模型架构等设置。
• 图表和可视化: 有时YOLO会生成训练过程中的性能图表，如损失曲线、精度曲线等。
• 测试结果: 如果训练过程中包括了测试阶段，可能会有测试