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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 将Labelme标注的数据集转换为VOC2007格式
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    本项目提供了一种有效的方法，用于将LabelMe平台上的图像数据及注释信息转换成Pascal VOC 2007标准格式。该过程简化了大规模视觉识别任务的数据预处理步骤，便于用户使用多种现有的计算机视觉工具和库进行进一步分析与训练。 将Labelme标注的数据转换为VOC格式，用于制作物体检测数据集。
     
  • 将LabelMe标注的数据集格式转换为COCO格式
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    本项目旨在开发一套高效的工具和流程，用于将LabelMe数据集中的人工注释信息转换成COCO（Common Objects in Context）标准格式，以促进图像识别与理解领域的数据共享及模型训练。 在进行Mask_RCNN训练时，需要将使用labelme工具标记的数据集转换为COCO数据集格式。
     
  • 遥感地物语义分割数据集（TIF格式），含1500幅图像，分为训练集、测试集和验证集
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    本数据集提供1500幅TIF格式遥感影像，涵盖丰富地物场景，精心划分成训练、测试及验证三个子集，旨在促进语义分割算法的开发与优化。 遥感地物语义分割数据集包含1500张tif格式的遥感图像，分为训练集、测试集和验证集。
     
  • 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。
     
  • 茶叶图像的语义分割数据集及LabelMe标注的JSON格式
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    本研究构建了一个专门用于茶叶图像的语义分割数据集，并采用LabelMe工具进行标注，提供详细的JSON格式标签，以促进茶叶分类和识别的研究。 从多个茶园采集了不同品种及生长阶段的茶青图像，涵盖了各种拍摄角度、光照条件和背景环境，以确保数据集的多样性。使用高分辨率智能手机进行拍摄，共收集到1015张茶青图像，包含2万个实例。利用labelme标注工具将这些图像分别标记为单芽“oneBud”、一芽一叶“oneBudOneLeaf”、一芽二叶“oneBudTwoLeaves”、一芽三叶“oneBudThreeLeaves”、碎叶“tatterLeaf”以及其它杂物“others”。
     
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
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    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
     
  • 将每个图像对应的CSV文件转换为TXT格式，并划分图像和TXT标签数据为训练集、验证集和测试集。
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    本项目涉及将图像对应的CSV标注文件转存为TXT格式，并合理分配图像及其TXT标签数据至训练集、验证集与测试集中，以供后续机器学习或深度学习任务使用。 在使用YOLO进行训练之前，需要对数据集进行预处理。如果数据集的标签是CSV格式，则需将其转换为txt文本格式以方便后续处理。我已经将具体实现方法打包好了。 包含两个文件： - `csv2txt.py`：用于将数据集中每张图对应的CSV文件转成TXT文本。 - `dividedataset.py`：负责将图片和TXT标签数据划分为训练集、验证集和测试集。 希望这些工具能够帮助到大家。