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简化流程

得到数据集文件夹→修改文件夹名称并加入两个py文件→修改py文件→运行两个py文件→删减文件夹结构至所需结构

数据集存放样式

官网上有两种数据集的存放样式

传入数据集的txt文件，txt文件中保存的是图片的绝对路径。

由于在云端服务器训练的时候查到不到路径会报错。因此我并没有选择这种存放样式。

path: ../datasets/coco  # dataset root dir
train: train2017.txt  # train images (relative to 'path') 118287 images
val: val2017.txt  # train images (relative to 'path') 5000 images
test: test-dev2017.txt

传入图片所在的文件夹，文件夹下直接存放jpg文件。这里选择这种方式来存储数据。

path: ../datasets/coco128  # dataset root dir
train: images/train2017  # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train2017  # val images (relative to 'path') 128 images
test:  # test images (optional)

预计存放样式结构为：

|datasets
├— ——— mydata
│  	 ├── images
│  	 │   ├── train
│  	 │   └── val
│    └── labels
│     	 ├── train
│        └── val
└yolov5

制作数据集流程

1. 获取数据集

获取数据集分为自制数据集和在网上下载公共数据集

自制数据集：参考其他博主 https://blog.csdn.net/qq_45945548/article/details/121701492
下载公共数据集
一般下载的公共数据集文件结构如下：

└─VOC2028 
    ├─Annotations---→all_xml更改文件夹的名称
    └─images---→all_images如上

2. 将make_txt.py和train_val.py写入根目录

voc2028
├── all_images
├── all_xml
├── make_txt.py
└── train_val.py

make_txt.py：将数据集按比例划分，得到4个txt文件存放对应数据的文件名（无后缀）。

import os
import random
trainval_percent = 0.9  # 训练集和验证集一共占所有数据的90%
train_percent = 0.9  # 训练集占训练集和验证集的90%
xmlfilepath = 'all_images'
txtsavepath = 'ImageSets'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv) #从所有list中返回tv个数量的项目
train = random.sample(trainval, tr)
if not os.path.exists('ImageSets/'):
    os.makedirs('ImageSets/')
ftrainval = open('ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('ImageSets/val.txt', 'w')
for i in list:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftrain.write(name)
        else:
            fval.write(name)
    else:
        ftest.write(name)
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()

train_val.py：用来将所有的xml文件all_xml转为txt文件并存放到all_labels文件夹，并生成训练所需架构。

# -*- coding=utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
import shutil
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
sets = ['train', 'val', 'test']  # 如果不需要test就不写
classes = ['with_mask', 'without_mask', 'mask_weared_incorrect']  # 修改成自己数据集的类别
def convert(size, box):
    dw = 1. / size[0]
    dh = 1. / size[1]
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return (x, y, w, h)
def convert_annotation(image_id):
    in_file = open('all_xml/%s.xml' % (image_id),encoding='utf-8')
    out_file = open('all_labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
    for obj in root.iter('object'):
        difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
             float(xmlbox.find('ymax').text))
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
wd = getcwd()
print(wd)
for image_set in sets:
    if not os.path.exists('all_labels/'):
        os.makedirs('all_labels/')
    image_ids = open('ImageSets/%s.txt' % (image_set),encoding='utf-8').read().strip().split()
    image_list_file = open('images_%s.txt' % (image_set), 'w',encoding='utf-8')
    labels_list_file=open('labels_%s.txt'%(image_set),'w',encoding='utf-8')
    for image_id in image_ids:
        image_list_file.write('%s.jpg\n' % (image_id))
        labels_list_file.write('%s.txt\n'%(image_id))
        convert_annotation(image_id) #如果标签已经是txt格式，将此行注释掉，所有的txt存放到all_labels文件夹。
    image_list_file.close()
    labels_list_file.close()


def copy_file(new_path,path_txt,search_path):#参数1：存放新文件的位置  参数2：为上一步建立好的train,val训练数据的路径txt文件  参数3：为搜索的文件位置
    if not os.path.exists(new_path):
        os.makedirs(new_path)
    with open(path_txt, 'r') as lines:
        filenames_to_copy = set(line.rstrip() for line in lines)
        # print('filenames_to_copy:',filenames_to_copy)
        # print(len(filenames_to_copy))
    for root, _, filenames in os.walk(search_path):
        # print('root',root)
        # print(_)
        # print(filenames)
        for filename in filenames:
            if filename in filenames_to_copy:
                shutil.copy(os.path.join(root, filename), new_path)

#按照划分好的训练文件的路径搜索目标，并将其复制到yolo格式下的新路径
copy_file('./images/train/','./images_train.txt','./all_images')
copy_file('./images/val/','./images_val.txt','./all_images')
copy_file('./images/test/','./images_test.txt','./all_images')
copy_file('./labels/train/','./labels_train.txt','./all_labels')
copy_file('./labels/val/','./labels_val.txt','./all_labels')
copy_file('./labels/test/','./labels_test.txt','./all_labels')

3. 运行make_txt.py

生成新文件夹：

4. 运行train_val.py

datasets
├── voc2000
│   ├── all_images
│   ├── all_labels  # 第四步生成
│   ├── all_xml
│   ├── ImageSets  # 第三步生成
│   │   ├── test.txt  # 占所有数据的10%
│   │   ├── trainval.txt  # train＋val，占所有数据的90%
│   │   ├── train.txt  # 90%*90%
│   │   └── val.txt  # 90%*10%
│   ├── images
│   │   ├── train
│   │   └── val
│   ├── labels
│        ├── train
│        └── val
│   ├── images_train.txt # 存放图片名称（有后缀），方便使用第一种数据访问途径
│   ├── images_trainval.txt
│   ├── labels_train.txt
│   ├── labels_trainval.txt
│   ├── make_txt.py
│   └── train_val.py

5. 删减文件夹的结构至需要格式

|datasets
├ ——— mydata
│  	 ├── images
│  	 │   ├── train
│  	 │   └── val
|    |   |——test
│    └── labels
│     	 ├── train
│        └── val
|        |——test
└yolov5

reference

链接: https://blog.csdn.net/weixin_48994268/article/details/115282688?（更改了这位博主在数据集划分上的程序）

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【yolov5】数据集制作：划分训练集、验证集、测试集

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