看完了这个之后划分数据集，训练自己的数据集。-CSDN博客

我再详细说一下自己标注的文件放在什么位置

我发的文件里有这几个文件

在dataset里面有

自己的数据集分为，图片部分和标注文件部分

打开VOCdevkit文件夹

里面有三个文件夹

自己的图片的话，放在JPEGImages

标注的文件：如果是xml格式的话，放在Annotations里，如果是txt格式的话，放在txt里，

我说明一下，比如我有100张图，我对这些图片进行标注了，那么对应的标注文件数量也应该是100个的，大家检查一下，看看自己有没有漏标的之类的东西。

这些文件放在对应的文件夹之后，就可以开始划分了

举个例子

现在我已经把我的图片放在了JPEGImages文件夹里面

如果我的标注文件格式是xml的话，我把标注文件放在Annotations里面

看一下自己图片的格式，去设置xml2txt.py里的参数

看看自己的图片是说明格式的，选择对应的格式

按住shift+鼠标右键点dataset文件夹，选择在终端中打开

这是进入当前文件位置的终端里了，

激活自己的环境        conda activate 自己的环境名字

输入

python xml2txt.py

这时候就是程序在运行了

最下面的一行会出现  

大括号里面的几个就是标注文件里面的类别名称

打开data.yaml

把这几个复制进来

nc后面填的是类别个数，看这里显示了4个名字，我这就填4

接着就是划分数据集了，打开split_data.py

val_sie = 0.1 的意思是验证集占比10%

同理test_size = 0.1就是测试集占比10%

剩余的就是训练集了，就是80%

这里一般都是设置8：1：1

还有就是图片格式了，填自己图片的格式

接着就和刚才操作一样，进入当前文件位置的终端后，进入自己的环境

输入

python split_data.py

 

运行完成后就会显示

你会发现dataset文件夹里多了两个文件夹，

这就是对应划分的数据集了

如果你的标注格式是txt的话，就和刚才的第二步一样，你划分的类别和数量填在data.yaml文件里就可以了