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通过PyTorch，将文件夹中的图片划分成训练集和验证集。

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简介：
PyTorch 提供了 ImageFolder 类，用于加载具有特定文件结构的图像数据集，其组织方式类似于：root 目录下的 dog 文件夹包含 xxx.png, xxy.png, xxz.png 等图像文件；cat 文件夹则包含 123.png, nsdf3.png, asd932_.png 等图像。然而，利用 ImageFolder 类的一个局限性是它无法独立地将训练集和验证集进行分离。为了解决这个问题，我设计并实现了两个独立的类，以分别处理训练集和验证集的加载任务。这些类利用了 Python 的 os 和 PyTorch 库的功能。

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  • 利用PyTorch对文件夹中的图片进行训练集与验证集划分的示例
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    本示例展示了如何使用Python深度学习库PyTorch从指定文件夹中读取图像数据，并将其自动划分为训练集和验证集，以便模型训练。 PyTorch 提供了 ImageFolder 类来加载具有特定文件结构的图片数据集：root/dog/xxx.png、root/dog/xxy.png、root/dog/xxz.png、root/cat/123.png、root/cat/nsdf3.png 和 root/cat/asd932_.png。使用这个类的一个问题是无法将训练集和验证集分开。为此，我编写了两个自定义的类来解决这个问题。 导入所需的库后： ```python import os import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader ``` 接下来可以创建这两个新的数据加载器类以实现所需功能。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • VOC数据集划分训练、验证和测试集的代码
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    本代码提供了一套高效的方法来将VOC数据集划分为训练集、验证集及测试集，便于机器学习模型的开发与评估。 一个简单的代码可以将VOC数据集按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将其放置在相应的VOC格式文件夹下。只需调整__main__中的三个路径，即可运行该程序来划分VOC数据集为train、val和test集合。
     
  • 生成训练集、验证集和测试集的标签，并将数据集路径导入到txt文件中
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    本项目详细介绍如何为机器学习准备数据集，包括划分生成训练集、验证集及测试集的标签，并指导如何记录各数据子集的文件路径至文本文件。 在生成训练集、验证集和测试集的标签的同时，将数据集路径导入到txt文件中。
     
  • criteo_small数据集 已划分训练集、测试集及验证集
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    简介：Criteo Small数据集是专为广告点击预测设计的小规模版本，内含预划分好的训练、测试和验证数据集，便于模型快速迭代与评估。 三个文件分别是train.txt、test.txt和val.txt。
     
  • 将METR-LA交通预测流量数据集按0.6:0.2:0.2的比例划分为训练集、验证集和测试集
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    本研究针对METR-LA交通预测流量数据集进行划分，采用0.6:0.2:0.2比例分配为训练集、验证集与测试集，以优化模型的训练效果。 将PEMS-bay 和 METR-LA 数据集按照0.6：0.2：0.2的比例划分为训练集、验证集和测试集。
     
  • ImageNet 2012训练集与验证集图片的标签文件对应关系
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    本文探讨并解析了ImageNet 2012数据集中训练集和验证集图片与其标签文件之间的对应关系，帮助读者更好地理解和使用该数据集。 imagenet 2012的数据集包括训练集和验证集图片对应的标签文件。
     
  • 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。
     
  • YOLOv8分类算法的图片训练集和数据集划分脚本
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    简介：本文提供了一个用于YOLOv8物体检测模型的图像分类训练集及数据集划分的Python脚本，助力高效模型训练与验证。 YOLOv8算法的图片训练集包括玫瑰和向日葵两类图片。数据集划分脚本可以自动完成数据集的划分工作，并按照YOLOv8官方文档的要求进行，以0.8:0.2的比例分配训练集与验证集。解压密码请见相关博客文章。