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需求：

思路：

原数据集结构：

代码1（效率低，但不用提前知道需要分多少个类别）：

代码2（效率相对高点，但类别数量如果超过设定的11个，则需要改下代码） ：

分类后的数据集结构：

---

需求：

现有的数据集一张图片上往往有多个标注类别，这样训练出的模型可以识别多个类别目标，我们需要只能识别单一类别的模型

思路：

将原有的数据集按照类别分开，重新进行训练

原数据集结构：

标注信息（yolo格式的五列标注信息：类别、中心点的x、中心点的y、宽、高）：

代码1（效率低，但不用提前知道需要分多少个类别）：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Dec 29 14:06:08 2023

@author: DIY-PC
"""

import os
import random
import shutil

# 原数据集目录
root_dir = 'Z:\dataset\drone_images'
# 使用时仅需创建target_path
target_path = 'Z:\dataset\drone_images_classify'
label_path = 'labels'
images_path = 'images'

for file in os.listdir(root_dir):
    name, ext = os.path.splitext(file)
    if name == 'classes':
        break
    if file.endswith('.txt'):
        # 读取每一行
        with open(os.path.join(root_dir, file), "r") as annofile:
            for line in annofile:
                line = line.strip()
                rects = line.split(" ")
                target_labels_path = os.path.join(target_path, rects[0], label_path)
                target_images_path = os.path.join(target_path, rects[0], images_path)
                # 文件不存在，创建新文件并写入内容
                if not os.path.exists(target_labels_path):
                    os.makedirs(target_labels_path, exist_ok=True)
                    os.makedirs(target_images_path, exist_ok=True)
                if not os.path.exists(os.path.join(target_labels_path, file)):
                    shutil.copy(os.path.join(root_dir, name + '.JPG'), target_images_path)
                with open(os.path.join(target_labels_path, file), 'a') as classify_annofile:
                    classify_annofile.write(line + "\n")  # 写入内容并换行

代码2（效率相对高点，但类别数量如果超过设定的11个，则需要改下代码） ：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Dec 29 14:06:08 2023

@author: DIY-PC
"""

import os
import shutil

# 原数据集目录
root_dir = 'Z:\dataset\drone_images'
# 使用时仅需创建target_path
target_path = 'Z:\dataset\drone_images_classify'
label_path = 'labels'
images_path = 'images'
anno_0_list = []
anno_1_list = []
anno_2_list = []
anno_3_list = []
anno_4_list = []
anno_5_list = []
anno_6_list = []
anno_7_list = []
anno_8_list = []
anno_9_list = []
anno_10_list = []
anno_list_dict = {
    '0': anno_0_list,
    '1': anno_1_list,
    '2': anno_2_list,
    '3': anno_3_list,
    '4': anno_4_list,
    '5': anno_5_list,
    '6': anno_6_list,
    '7': anno_7_list,
    '8': anno_8_list,
    '9': anno_9_list,
    '10': anno_10_list
}
for file in os.listdir(root_dir):
    name, ext = os.path.splitext(file)
    if name == 'classes':
        break
    if file.endswith('.txt'):
        # 读取每一行
        with open(os.path.join(root_dir, file), "r") as annofile:
            class_list = []
            for line in annofile:
                line = line.strip()
                rects = line.split(" ")
                anno_list_dict[rects[0]].append(line)
                if rects[0] not in class_list:
                    class_list.append(rects[0])

        print(file + "文件读取完毕")
        # 遍历类别
        for cla in class_list:
            # 如果不存在则创建文件夹，写入文件
            target_labels_path = os.path.join(target_path, cla, label_path)
            target_images_path = os.path.join(target_path, cla, images_path)
            # 文件不存在，创建新文件并写入内容
            if not os.path.exists(target_labels_path):
                os.makedirs(target_labels_path, exist_ok=True)
                os.makedirs(target_images_path, exist_ok=True)
            with open(os.path.join(target_labels_path, file), 'a') as classify_annofile:
                for item in anno_list_dict[cla]:
                    classify_annofile.write(item + "\n")  # 写入内容并换行
            if not os.path.exists(os.path.join(target_images_path, name + '.JPG')):
                shutil.copy(os.path.join(root_dir, name + '.JPG'), target_images_path)
        print(file + "文件写入完毕")

分类后的数据集结构：