前言：Hello大家好，我是小哥谈。数据集标注完成之后，下一步就是对这些数据集进行划分了。面对繁杂的数据集，如果手动划分的话，不仅麻烦而且不能保持随机性。本节课就给大家介绍一种方法，即使用代码去划分数据集。那现在就让我们开始今天的学习吧！🌈 

 前期回顾：

            YOLOv5入门实践（1）— 手把手教你使用labelimg标注数据集（附安装包+使用教程）

            YOLOv5入门实践（2）— 手把手教你使用make sense标注数据集（附工具地址+使用教程）

            目录

🚀1.训练集、验证集和测试集

🚀2.数据集划分原则

🚀3.准备数据集

步骤1：创建数据集文件夹

步骤2：标注数据集

步骤3：创建划分后数据集的文件夹

🚀4.划分代码

步骤1：在YOLOv5项目目录下创建split.py文件

步骤2：将代码复制到split.py文件中

步骤3：设置路径并设置划分比例

🚀1.训练集、验证集和测试集

数据集标注完成之后，我们通常需要把数据集划分为三类：训练集、验证集和测试集。🌺

举个例子：模型的训练与学习，类似于老师教学生知识的过程。

训练集（train set）：用于训练模型（拟合参数），即模型拟合的数据样本集合。相当于老师上课教学生知识的过程。

验证集（validation set）：用于确定网络结构或者控制模型复杂程度的超参数（拟合超参数），是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。 通常用来在模型迭代训练时，用以验证当前模型泛化能力（准确率，召回率等），防止过拟合的现象出现，以决定如何调整超参数。相当于上完课后的课后练习题，用于帮助学生查漏补缺。

测试集（test set）：用来评估最终模型的性能如何（评价模型好坏），测试集没有参于训练，主要是测试训练好的模型的准确能力等，但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据，说白了就只是用于评价模型好坏的一个数据集。相当于期末考试，真正地去检验学生的学习效果。

说明：♨️♨️♨️

参数：指由模型通过学习得到的变量，如权重和偏置。✅

超参数：指根据经验设定的参数，如迭代次数、隐藏层数、每层神经元的个数、学习率等。✅

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🚀2.数据集划分原则

数据集划分的方法并没有明确的规定，不过可以参考3个原则：

1.对于小规模样本集（几万量级），常用的分配比例是 70% 训练集、20% 验证集、10% 测试集。
2.对于大规模样本集（百万级以上），只要验证集和测试集的数量足够即可，例如有 100w 条数据，那么留 1w 验证集，1w 测试集即可。1000w 的数据，同样留 1w 验证集和 1w 测试集。
3.超参数越少，或者超参数很容易调整，那么可以减少验证集的比例，更多的分配给训练集。

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🚀3.准备数据集

步骤1：创建数据集文件夹

在与项目文件同级目录的datasets文件夹中，创建SafetyHelmetWearingDataset文件夹接着在该文件夹下创建images和labels文件夹。

• images：存放需要打标签的图片文件
• labels：存放标注的标签文件

说明：♨️♨️♨️

1.也可以在YOLOv5项目目录下创建数据集文件夹并命名，其性质是一样的。✅

2.datasets 和 SafetyHelmetWearingDataset是我自己命名的，是为后期训练安全帽佩戴检测模型做准备，此处名字可以自定义。✅

步骤2：标注数据集

说明：

关于数据集的标注，可以参考我的另外两篇标注数据集的文章。♨️♨️♨️

YOLOv5入门实践（1）— 手把手教你使用labelimg标注数据集（附安装包+使用教程）

YOLOv5入门实践（2）— 手把手教你使用make sense标注数据集（附工具地址+使用教程）

步骤3：创建划分后数据集的文件夹

创建一个名为imageSets的文件夹，用来保存稍后划分好的训练集、验证集和测试集。🌱

说明：♨️♨️♨️

1.所有训练所需的图片存于一个文件夹中（指images）,所有训练所需的标签存于一个文件夹中（指labels）。✅

2.图片名与标签名要一一对应。✅

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🚀4.划分代码

步骤1：在YOLOv5项目目录下创建split.py文件

步骤2：将代码复制到split.py文件中

import os
import shutil
import randomrandom.seed(0)def split_data(file_path,xml_path, new_file_path, train_rate, val_rate, test_rate):each_class_image = []each_class_label = []for image in os.listdir(file_path):each_class_image.append(image)for label in os.listdir(xml_path):each_class_label.append(label)data=list(zip(each_class_image,each_class_label))total = len(each_class_image)random.shuffle(data)each_class_image,each_class_label=zip(*data)train_images = each_class_image[0:int(train_rate * total)]val_images = each_class_image[int(train_rate * total):int((train_rate + val_rate) * total)]test_images = each_class_image[int((train_rate + val_rate) * total):]train_labels = each_class_label[0:int(train_rate * total)]val_labels = each_class_label[int(train_rate * total):int((train_rate + val_rate) * total)]test_labels = each_class_label[int((train_rate + val_rate) * total):]for image in train_images:print(image)old_path = file_path + '/' + imagenew_path1 = new_file_path + '/' + 'train' + '/' + 'images'if not os.path.exists(new_path1):os.makedirs(new_path1)new_path = new_path1 + '/' + imageshutil.copy(old_path, new_path)for label in train_labels:print(label)old_path = xml_path + '/' + labelnew_path1 = new_file_path + '/' + 'train' + '/' + 'labels'if not os.path.exists(new_path1):os.makedirs(new_path1)new_path = new_path1 + '/' + labelshutil.copy(old_path, new_path)for image in val_images:old_path = file_path + '/' + imagenew_path1 = new_file_path + '/' + 'val' + '/' + 'images'if not os.path.exists(new_path1):os.makedirs(new_path1)new_path = new_path1 + '/' + imageshutil.copy(old_path, new_path)for label in val_labels:old_path = xml_path + '/' + labelnew_path1 = new_file_path + '/' + 'val' + '/' + 'labels'if not os.path.exists(new_path1):os.makedirs(new_path1)new_path = new_path1 + '/' + labelshutil.copy(old_path, new_path)for image in test_images:old_path = file_path + '/' + imagenew_path1 = new_file_path + '/' + 'test' + '/' + 'images'if not os.path.exists(new_path1):os.makedirs(new_path1)new_path = new_path1 + '/' + imageshutil.copy(old_path, new_path)for label in test_labels:old_path = xml_path + '/' + labelnew_path1 = new_file_path + '/' + 'test' + '/' + 'labels'if not os.path.exists(new_path1):os.makedirs(new_path1)new_path = new_path1 + '/' + labelshutil.copy(old_path, new_path)if __name__ == '__main__':file_path = "C:\Users\Lenovo\PycharmProjects\datasets\SafetyHelmetWearingDataset\images"xml_path = "C:\Users\Lenovo\PycharmProjects\datasets\SafetyHelmetWearingDataset\labels"new_file_path = "C:\Users\Lenovo\PycharmProjects\datasets\SafetyHelmetWearingDataset\imageSets"split_data(file_path,xml_path, new_file_path, train_rate=0.7, val_rate=0.2, test_rate=0.1)

步骤3：设置路径并设置划分比例

file_path：图片所在位置的绝对路径，即 images。

xml_path：标签所在位置的绝对路径，即 labels。

new_file_path：划分后三个文件的保存位置，即 imageSets。

最后一行是划分比例，大家可以根据实际情况来划分，这里我划分的是7:2:1。