YOLOv5 训练自己的数据集

news2025/1/10 3:05:11

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制
● 难度：夯实基础⭐⭐
● 语言：Python3、Pytorch3
● 时间：5月1日-5月6日
🍺要求：
1、yolov5训练数据集

1、在yolov5文件夹下面添加paper_data文件夹

在这里插入图片描述

2、准备数据集

image文件夹下存放所有的图片文件
annotation文件夹下存放所有的label文件
两个文件夹内的图片文件名和label文件名一一对应
在这里插入图片描述

3、划分数据集

在paper_data文件夹下创建一个split_train_val.py

# coding:utf-8

import os
import random
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
# xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
parser.add_argument('--xml_path', default='annotations', type=str, help='input xml label path')
# 数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main
parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()

trainval_percent = 1.0
train_percent = 1.0
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):
    os.makedirs(txtsavepath)

num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')

for i in list_index:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        file_trainval.write(name)
        if i in train:
            file_train.write(name)
        else:
            file_val.write(name)
    else:
        file_test.write(name)

file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

该脚本文件的功能是划分训练集/测试集/验证集的数据比例。
通过调整参数trainval_percent和train_percent 的数值可以调整各数据集的比例。
脚本执行完毕后，会在当前目录下生产ImageSets/Main/子文件夹，内有包含划分好的数据集信息的四个txt文件。

4、生成数据索引文件

在paper_data文件夹下创建voc_label.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd

sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ["banana", "snake fruit", "dragon fruit", "pineapple"]
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)

def convert(size, box):
    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[1])
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
    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(image_id):
    in_file = open('./annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
    out_file = open('./labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
    for obj in root.iter('object'):
        difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
             float(xmlbox.find('ymax').text))
        b1, b2, b3, b4 = b
        # 标注越界修正
        if b2 > w:
            b2 = w
        if b4 > h:
            b4 = h
        b = (b1, b2, b3, b4)
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')

wd = getcwd()
for image_set in sets:
    if not os.path.exists('./labels/'):
        os.makedirs('./labels/')
    image_ids = open('./ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('./%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write(abs_path + '/images/%s.png\n' % (image_id)) # 注意你的图片格式，如果是.jpg记得修改
        convert_annotation(image_id)
    list_file.close()

该脚本文件的主要功能是生成训练集/测试集/验证集的数据索引文件train.txt/test.txt/val.txt，并归一化标注信息（labels文件夹下）。
根据images文件夹下的图片的后缀格式调整脚本中的图片文件后缀。
脚本执行完毕后，还会在当前目录下生产labels子文件夹，内有归一化后的标注文件（txt文件）。
在这里插入图片描述