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Darknet训练用xml标注文件转txt标注文件及自动划分数据集的Python代码

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简介：
这段Python代码用于将Darknet格式的XML标注文件转换为TXT格式，并能够自动化地将数据集划分为训练集和验证集，方便进行深度学习模型训练。 此代码可以将LabelImg标注生成的XML文件转换为Darknet训练所需的TXT文件，并同时生成训练时需要的train.txt和valid.txt文件。

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  • Darknet训练用xml标注文件转txt标注文件及自动划分数据集的Python代码
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    这段Python代码用于将Darknet格式的XML标注文件转换为TXT格式，并能够自动化地将数据集划分为训练集和验证集，方便进行深度学习模型训练。 此代码可以将LabelImg标注生成的XML文件转换为Darknet训练所需的TXT文件，并同时生成训练时需要的train.txt和valid.txt文件。
     
  • COCO 2017 数据集 -- 训练集 XML 标注文件
    优质
    COCO 2017数据集训练集XML标注文件提供了大量图像及其标注信息，适用于目标检测和图像识别任务。 此文件包含将COCO 2017训练集的原始JSON格式标注转换为XML文件标注的所有图片的标注数据，共生成了118,287个XML文件。
     
  • COCO 2017 数据集训练集的 TXT 标注文件，用于 YOLOv5 训练
    优质
    这是一个包含COCO 2017数据集训练图像信息的TXT标注文件集合，专为YOLOv5目标检测模型的训练设计。 此文件包含将COCO2017训练集的原JSON格式标注转换为XML文件标注再转化为TXT格式的所有图片的标注，共有118287个TXT文件。
     
  • 鞋类分类训练数据集 YOLO TXT格式标注文件
    优质
    本数据集为鞋类图像的YOLO格式标注文件集合，涵盖多种鞋款类别，适用于目标检测模型的训练与测试。 鞋子分类训练数据集包含4480张图片的Yolo txt格式标注文件，适合用于鞋子类别的识别训练。
     
  • Yolov8自定义数据集训练（含源码、文档、数据及标注yaml文件）.rar
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    本资源包提供YOLOv8深度学习模型在自定义数据集上的训练方案，包含详尽代码、官方文档、训练数据集及标注YAML配置文件。适合进行目标检测项目的开发者使用。 资源内容包括yolov8训练自定义数据集的完整源码、详细文档、数据及已标注yaml文件。 代码特点： - 参数化编程：便于调整参数。 - 代码结构清晰，注释详尽易懂。 适用对象：计算机科学与技术、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计或毕业项目中使用。 作者是一位资深算法工程师，在某大厂工作十年，精通Matlab、Python、C/C++及Java编程语言。具有丰富的YOLO目标检测模型仿真经验，并擅长于计算机视觉领域内的多种智能优化算法开发与应用，包括但不限于神经网络预测技术、信号处理方法以及图像处理等。 欢迎有兴趣的朋友交流学习相关领域的知识和技术。
     
  • DroneVehicle 数据集从xml标注转换为txt
    优质
    本数据集提供了将无人机车辆标注文件从XML格式高效转化为TXT格式的方法和工具，便于机器学习模型快速读取与处理。 从标注文件中提取了旋转检测框的信息，并整理成txt文件。每行包含6个数值：类别编号、x坐标、y坐标、宽度、高度以及角度（angle）。所有旋转角都已经调整到(-45, 45)区间内。类别索引如下： 0: car 1: truck 2: freight 3: bus 4: van 对于任意一个旋转框，其两条不平行的边中必有一条边与x轴最近且角度小于45度——这使得该边看起来最宽，并符合人类视觉习惯。因此，这样的表示方式被认为对神经网络训练更加友好。
     
  • XML标注文件转换为YOLO (txt) 格式 - xml2yolo.py
    优质
    xml2yolo.py是一款用于将计算机视觉项目中常用的XML标注文件转换成YOLO格式(txt文件)的Python脚本，便于进行目标检测模型训练。 xml标注文件转yolo（txt）格式的转换脚本可以使用python编写实现。例如，有一个名为xml2yolo.py的脚本可以帮助用户将标注数据从xml格式转换为yolo支持的txt格式。这个过程通常涉及解析XML标签信息，并将其重新组织以符合YOLO目标检测模型的要求。
     
  • 极验4点选图片及标注后txt文件的自训练使用
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    本文章介绍了如何利用极验4点选图片工具结合标注后的txt文件进行模型的自我训练过程和技术细节。 极验4点选图片和对应的标注后的txt文件可以用于自己训练学习。
     
  • 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）
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    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。
     
  • 序列标注的数据集、代码及训练结果
    优质
    本项目包含一系列用于序列标注任务的数据集、模型实现代码以及详尽的实验结果和分析。 序列标注数据集、代码及训练结果。