超详细yolov8训练数据集流程

目录

一，构建数据集

1，任意位置新建如下文件夹

2，xml转txt

3，划分数据集

二、配置yolov8训练文件

1，car文件夹下创建mydata.yaml（当然别的位置创建也行）

 2，修改yolov8x.yaml

 三、训练

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一，构建数据集

1，任意位置新建如下文件夹

|------car（目标检测类别名）

|      |------dataSet（后续在文件夹下生成存放images中图像路径的txt文件）

|      |------images（不可改名，存放图像文件，图像不需要统一格式）

|      |------labels（不可改名，存放标签文件，标签与图像根据文件名一一对应）

|      |------xml（存放xml文件，labelImg的VOC格式打标生成的xml文件）

labelImg打标，可以打标为VOC格式（xml文件）和YOLO格式（txt文件）

如果打标为VOC格式，后续需要转成YOLO格式，也就是xml文件转换为txt文件

所以直接打标为YOLO格式就不需要xml转txt，也不需要xml文件夹。

但是，xml转txt容易，txt转xml就难了

labelimg安装与使用：labelimg数据打标

2，xml转txt

 代码如下，按提示修改即可

#trans
# voc_to_yolo.py

import os
import xml.etree.ElementTree as ET
from fnmatch import fnmatch


# 转换之前先修改类别和路径
classes  = ["car"]
# 指定路径
IN_PATH  = "./xml"           # xml文件夹路径
OUT_PATH = "./labels"        # txt文件夹路径

# 一般情况不修改：类别起始编号start_number
start_number = 0



# (lx,ly,rx,ry) -> (cx,xy,w,h)
def convert(size, box):
    dw = 1. / size[0]
    dh = 1. / size[1]
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return x, y, w, h

def convert_annotation(in_path, out_path, img_id):
    i_p = os.path.join(in_path, img_id+'.xml')
    in_file = open(i