【Yolov5】VOC数据集标签类型转换成Yolo使用的类型

VOC到YOLO标签转换代码,

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已于 2023-03-01 17:22:18 修改 · 975 阅读

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#YOLO #python #numpy #计算机视觉

于 2023-03-01 17:17:53 首次发布

该代码实现了将VOC系列数据集的xml标签转换为YOLO算法所需的[class_id,x1,y1,x2,y2]格式。通过导入必要的库，定义类到索引的映射，并解析xml文件，提取边界框信息，转换并保存为txt文件。

数据集标签转换小工具

代码

VOC系列的数据集，如VOC2007, VOC2012等，标签是用xml文件给出的，而yolo算法中使用的标签是[class_id, x1, y1, x2, y2]类型的数据，因此在使用VOC数据集在yolo算法中训练时标签需要转换

代码

首先我们需要确保自己的环境下有numpy和xml这两个包（没有的话pip install 一下），然后创建一个文件命名为label_trans.py的文件并把下面的代码粘贴上去，再根据自己的数据集路径与需要训练的文件集修改下面的两个路径，最后运行python label_trans.py就可以在本地路径下生成对应的标签文件。

import os
from pathlib import Path
import os.path as osp
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET


class_to_ind = {
   
   'aeroplane':0, 'bicycle':1, 'bird':2, 'boat':3,
                'bottle':4, 'bus':5, 'car':6, 'cat':7, 'chair':8,
                'cow':9, 'diningtable':10,