【源码】基于Python的YOLO训练数据集生成系统

项目简介

这是一个基于Python的脚本工具集，旨在处理和转换目标检测模型训练所需的数据集格式，尤其适用于YOLO模型训练数据的生成与预处理，可简化从原始数据集到YOLO训练格式的转换流程。

项目的主要特性和功能

1. 能从原始数据集中筛选出用户指定的特定类别数据。
2. 可将原始数据集中的标注格式（如XML）转换为YOLO模型所需的格式。
3. 可根据设定比例将数据集划分为训练集和验证集。
4. 自动创建训练所需的数据配置文件和模型配置文件。
5. 生成用于启动模型训练的命令。
6. 提供数据增强、标签名称更改、亮度计算等实用工具函数。

安装使用步骤

前提条件

• 已安装Python环境，推荐使用Python 3.x版本。
• 通过pip命令安装必要的Python库，如：pip install -r requirements.txt。

使用步骤

1. 配置参数：依据自身数据集和训练需求，配置数据集路径、标签列表等相应参数。
2. 运行脚本：执行主要的Python脚本（如filter_allowed_categories.py），按预设参数进行数据处理和转换。
3. 检查输出：查看生成的训练数据集格式是否正确，以及配置文件是否齐全。
4. 启动训练：使用生成的训练命令开始YOLO模型的训练。

注意事项

1. 保证原始数据集格式正确，特别是XML文件格式。
2. 根据YOLO模型版本选择合适的配置文件格式。
3. 运行脚本前确保所有必要依赖库都已安装。
4. 根据自身数据集情况调整参数设置，以达最佳训练效果。
5. 使用工具函数时，建议查阅相关文档或源代码获取详细信息。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】