- 博客(6)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 懒人式目标检测数据集格式转换（YOLO--＞VOC2007）
将“labels_xml\train”文件夹的标签文件名（如"1_bolt_1000.xml"只存入"1_bolt_1000\n"）写入train.txt，“labels_xml\val”文件夹的标签文件名写入val.txt，“labels_xml\test”文件夹的标签文件名写入test.txt。将“labels_xml\train”、“labels_xml\va”、“labels_xml\test”三个文件夹的xml标签都复制到“Annotations”
2025-03-17 11:03:20
302
原创 懒人式目标检测数据集格式转换（VOC2007--＞YOLO）
将源文件中的“JPEGImages”中对应的图片和“Annotations”中存的xml标签分别复制到目标文件夹的“images/train”、“images/val”和“images/test”文件夹中（如train.txt文件内容有一行是“001”，则在“JPEGImages”文件夹中找到001.jpg图片和在“Annotations”文件夹中找到001.xml标签分别复制到“images/train”和“labels_xml”文件夹，验证集val和测试集test类似于train）。
2025-03-17 10:21:00
356
原创 整理YOLO数据集（图片及XML标签同时重命名）
不同类别数据集整合到一个文件夹下时，若不同数据集的命名相同则需进行覆盖操作，由此上传的数据集将混乱，进而影响模型训练的精度。本文旨在对数据集及其XML标签同时进行重命名，防止数据由于同名而流失。
2024-04-10 16:21:02
764
1
原创 提高YOLO模型训练效率（按比例压缩图片及对应的txt标签）
YOLO系列模型是先将原始图片转换为640X640的分辨率再进行目标检测训练，图片送入训练前先将其压缩，在自己数据集中，压缩前训练一轮需要快4分钟，压缩后训练一轮只需要不到1分钟，效率提高接近4倍。
2024-03-29 11:08:09
2632
5
原创 YOLOv9配置环境训练自己的数据集（电脑版）
在下载安装好Anaconda的基础上，在电脑上配置YOLOv9的深度学习环境，训练自己的目标检测数据集，找到GPU占用率低的原因。
2024-03-27 15:16:17
2048
4
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人