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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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。
     
  • 将VOC格式数据集转为COCO格式，xml转json格式
    优质
    本项目提供了一种高效的方法，用于转换计算机视觉任务中常用的VOC格式数据集至COCO格式，实现从XML到JSON的数据解析与重组。 将VOC格式的数据集转换为COCO格式是必要的步骤之一，在这种情况下，xml格式需要被转换成json格式以适应EfficientDet等网络的需求。
     
  • 将yolo格式数据集转换为voc(darknet)格式
    优质
    本项目提供了一种高效的方法，用于将YOLO格式的数据集转换为VOC或Darknet格式，方便用户在不同目标检测框架间切换和使用。 数据转换在深度学习领域扮演着重要角色。它涉及到将原始数据转化为适合模型训练的格式，包括预处理、特征工程以及标签编码等工作。有效的数据转换可以提高模型的学习效率与准确性，是构建高效深度学习系统的关键步骤之一。
     
  • CUHK Occlusion Dataset数据集（YOLO格式与VOC格式）含划分好的训练集及测试集
    优质
    本数据集提供CUHK OcclusionDataset，包含标注清晰的YOLO和VOC两种格式图片及其对应标签，内含严格区分的训练集与测试集。 CUHK Occlusion Dataset数据集用于行人检测，并做好了yolo格式的数据集训练与划分。上传的文件包括： 1. VOC格式（.xml 文件）的数据集。 2. yolo 格式（.txt 文件）的数据集。 3. 划分好的yolo格式的训练集和测试集。 文件结构如下： - images - train (包含训练集jpg图片) - val (包含测试集jpg图片) - labels - train (包含训练集标签) - val (包含测试集标签) - VOC2007 - JPEGImages（1063张原始的jpg图片） - Annotations（对应于数据集中每一张图片的.xml格式VOC标签文件） - YOLOLabels（对应于数据集中每一张图片的.txt 格式yolo标签文件）。
     
  • 将VOC数据集转换为YOLO格式
    优质
    本文介绍了如何将常用的VOC数据集转化为YOLO目标检测模型所需的格式，帮助研究者们更便捷地进行实验。 该代码可帮助读者将VOC格式的数据集转换为YOLO格式，从而方便训练YOLO模型。读者只需将代码中的路径和文件名替换为自己使用的即可。
     
  • 将KITTI数据集转换为VOC格式以适应YOLO训练
    优质
    本文章介绍了如何将流行的KITTI数据集转换成VOC格式，以便于使用YOLO模型进行目标检测任务。通过详细步骤和代码示例指导读者实现这一过程。 将KITTI数据集转化为VOC数据集以用于YOLO训练和目标检测的相关介绍可以在博客中找到。
     
  • WiderPerson数据集（以Yolo格式划分了训练集和测试集）
    优质
    WiderPerson数据集是以YOLO格式划分训练与测试集合的专业数据库，旨在为行人检测研究提供高质量标注图像及边界框信息。 yolo格式的widerperson数据集（已划分训练集和测试集）。
     
  • 将txt数据集格式转换为xml数据集格式，并将yolov5数据集转换为COCO数据集
    优质
    本项目提供了一种高效的方法，用于将txt格式的数据集转换成xml格式，同时支持将YOLOv5数据集转化为COCO数据集，便于多平台训练使用。 该脚本用于将YOLOv5专用的txt数据集格式转换为xml数据集格式。通过调整脚本中的相关设置，可以将其改为适用于COCO或其他类型的数据集格式。
     
  • 将yolo格式转换为coco格式的数据集代码
    优质
    本代码实现将YOLO数据格式高效转化为COCO数据格式，便于深度学习模型训练与评估。适用于大规模标注数据集处理。 该代码用于将YOLO格式的数据集转换为COCO格式，并且易于理解。 在进行数据集划分时，此代码能够随机打乱图片和标签的顺序，生成训练集、验证集和测试集。这有助于提高模型泛化能力并防止过拟合现象的发生。 除了随机分配外，该代码还支持通过文件夹来组织数据集。用户只需将不同类别的图像放入对应的文件夹中，程序会自动识别并进行划分。这种做法更为直观，并便于管理和调整数据集结构。 此外，此工具具备批量处理图片和标签的能力，提升了整体的数据处理效率。用户可以根据实际需求自定义批量大小以适应不同的场景。 最后，在完成数据集的划分之后，该代码能够生成符合COCO格式要求的标准文件。这些文件包含了图像路径、尺寸以及标注框等重要信息，并可以直接用于训练目标检测模型。
     
  • PASCAL VOC 数据集的 YOLO 格式训练集
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    本数据集为PASCAL VOC数据集转换成YOLO格式后的版本，适用于目标检测任务中的模型训练与评估。包含标注图像及其对应标签文件。 PASCAL VOC目标检测的YOLO格式训练集。