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YOLOv8缺陷检测中将AnyLabeling标注转为YOLO格式，并划分数据集为训练、验证与测试集

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简介：
本项目介绍如何利用AnyLabeling工具对图像进行标注，并将其标注信息转换成YOLO v8所需的格式，同时详细说明了如何科学地划分数据集以用于模型的训练、验证和测试。 在缺陷检测任务中，我们通常使用AnyLabeling进行图表标注，并用YOLO模型来进行实际的缺陷识别工作。因此，在开始训练之前需要将AnyLabeling生成的数据格式转换为适合YOLO使用的格式。数据集会被划分为不同的部分（如训练集、验证集和测试集），以确保模型能够有效地学习和评估。 代码位于项目目录下的src/wepy/aitool/dataset文件夹中，具体实现细节可以参考该路径中的相关脚本。

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  • YOLOv8缺陷检测中将AnyLabeling标注转为YOLO格式，并划分数据集为训练、验证与测试集
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    本项目介绍如何利用AnyLabeling工具对图像进行标注，并将其标注信息转换成YOLO v8所需的格式，同时详细说明了如何科学地划分数据集以用于模型的训练、验证和测试。 在缺陷检测任务中，我们通常使用AnyLabeling进行图表标注，并用YOLO模型来进行实际的缺陷识别工作。因此，在开始训练之前需要将AnyLabeling生成的数据格式转换为适合YOLO使用的格式。数据集会被划分为不同的部分（如训练集、验证集和测试集），以确保模型能够有效地学习和评估。 代码位于项目目录下的src/wepy/aitool/dataset文件夹中，具体实现细节可以参考该路径中的相关脚本。
     
  • 将LabelMe标注格式转为YoloV8语义分割数据集并自动划分训练集与验证集
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    本项目提供了一种高效的方法，用于将LabelMe标注的数据转换成适合YoloV8进行语义分割训练和验证所需的格式，并且能够自动拆分数据集。 将LabelMe数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集，并可自动划分训练集和验证集。
     
  • 将数据集划分为测试集、验证集和训练集
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    本文介绍了如何有效地将数据集划分成测试集、验证集和训练集，为机器学习模型提供科学的数据准备方法。 将数据集划分为测试集、验证集和训练集。
     
  • 路面缺陷检测的数据集（采用VOC标注格式的xml文件，已划分为训练集与测试集）
    优质
    本数据集包含大量标记为XML格式的路面图像，依据VOC标准，专门用于训练和评估路面缺陷检测模型，涵盖训练及测试两部分。 项目包括路面缺陷检测数据（VOC格式的xml文件），已经划分成训练集和测试集。图像分辨率为600*600像素的RGB图片，用于目标检测的数据集。该数据集中包含4类道路缺陷：纵向裂纹、横向裂纹、坑洞及不规则裂缝。 【数据总大小】194 MB 【数据集详情】 - data目录下分为train和test两个主要子目录。 - train目录包括images文件夹（存放2264张训练图片）以及labels文件夹（包含对应的xml标注文件共2264个）。 - test目录同样包括images文件夹（565张测试图片）和labels文件夹（对应565个xml解释文件）。 【json文件】 - 提供了表示四个类别的json字典，方便查看数据集信息。 此外，项目中还包括一个用于可视化的Python脚本。用户可以随机选择一张图片输入该脚本来绘制边界框，并将结果保存在当前目录下。此脚本无需修改即可直接运行。
     
  • 管道焊接缝缺陷检测的数据集（采用VOC标注格式的xml文件，并已划分为训练集与测试集）
    优质
    本数据集包含大量管道焊接缝图像，使用VOC xml文件标注缺陷，旨在提升机器学习模型在工业无损检测中的应用效果。数据集按比例随机分为了训练和测试两部分。 项目包含管道焊接缝缺陷检测的数据集（采用VOC格式的xml文件，并已划分为训练集和测试集）。数据以文件夹形式保存，可以直接用于目标检测任务，无需额外处理。 图像分辨率为800*800的RGB图片，属于管道焊接缝隙缺陷检测类别。该数据集中包含两类：good 和 bad。 【数据集介绍】 - 管道焊接缝隙缺陷图像数据。 - 数据总大小为106MB。 - 【数据集详情】data目录下分为两个子目录，分别是train和test： - train目录中包括908张图片及其对应的xml标注文件（共908个）； - test目录包含226张测试图像及相应的226个xml解释文件。 【json文件】：提供了一个描述两类别的字典文件。 为了便于查看数据，还提供了可视化py脚本。该脚本能随机选取一张图片并绘制边界框，并将结果保存在当前目录中，无需修改即可直接运行。
     
  • 目标检测数据集的TXT格式划分（训练集、验证集、测试集）
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    本文介绍了如何将目标检测的数据集按照标准的比例划分为训练集、验证集和测试集，并以TXT文件的形式存储各自包含的图片ID，便于模型训练与评估。 目标检测数据集划分可以通过txt格式进行（训练集、验证集、测试集），只需填写绝对路径即可将图片和标签划分为所需部分。注意，标签文件应为txt格式。
     
  • Python脚本用于划分训练集与测试集，并将COCO和VOC格式数据转为Yolo系列格式数据
    优质
    这段Python脚本旨在便捷地处理图像数据集，功能涵盖自动拆分数据为训练集及测试集，同时支持COCO和VOC标注文件转换成YOLO兼容格式，助力深度学习模型高效训练。 内容概要：该Python脚本用于划分训练集与测试集，并能将COCO、VOC格式的数据转换为YOLO系列数据格式。经过大量实践验证无BUG的源代码适用于学生以及具备一定编程基础的研发人员（工作1-3年），也适合想入门人工智能的爱好者和科研工作者使用，能够帮助用户快速实现效果并节省时间。
     
  • 齿轮缺陷检测数据集（YOLOV5格式，含3类标签的训练和验证集）
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    本数据集包含用于齿轮缺陷检测的YOLOV5格式图像，涵盖三类标签，提供全面的训练与验证样本，助力高效模型训练。 项目包含：齿轮缺陷检测（3类别），包括训练集与验证集。数据保存遵循YOLOV5文件夹结构，可以直接用于目标检测而无需额外处理。 图像分辨率为800*600的RGB图片，数据集中是单一背景下的红色齿轮缺陷检测，分为表面擦伤、齿轮掉牙和齿轮不足三类。每张图包含多个目标框，适用于小目标或密集区域的检测任务。 【数据集介绍】 - 类别：break（断齿）、lack（缺损）、scratch（划痕） 【数据总大小压缩后】42 MB，分为训练集与验证集。 - 训练集(datasets-images-train)包含2382张图片和对应的标签txt文件共2382个 - 验证集(datasets-images-val)包括596张图片及相应的标签txt文件共596个 【类别文本信息】提供了描述三类缺陷的txt文档。 为了便于查看数据，项目中包含一个可视化py脚本。只需随机提供一张图像即可绘制边界框，并保存在当前目录下。该脚本无需修改可以直接运行以生成可视化的结果。