如果图片中存在"car","bus","person","bike","truck","motor","rider"这7类中任意一类,则将其对应标签转为yolo格式标签。 yolo标签的格式: obj_class,x_center/width,y_center/height,w/width,h/height 工程目录 -bdd100k|--images|--10k|--train|--val|--test|--labels|--bdd100k_labels_images_...
data_root = r"/***/bdd100k/" #标签路径 label_ori = r"/***/bdd100k/label" def ConventDATA(which): '''which:可以为train,也可为val''' #图片位置 img_root = data_root + "100k/"+str(which) #数据存放的位置 label_root = data_root + 'ConventLabel/'+str(which) #数据读取的位置 ...
说明: 为了用BDD100K数据集训练YOLOV5模型,首先需要将BDD100K数据集格式转成YOLOV5支持的输入格式。转换代码如下: 一、BDD100K转YOLO格式 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import re import os ...点赞(0) 踩踩(0) 反馈 访问所需:1 积分 同意申明访问第三方链接 ...
bdd100k数据集的标签转换为YOLO的格式,是本人博客文章的对应代码,亲测有效。用于yolov7模型的训练,同样适用于yolov5等使用YOLO标签格式的各类深度学习模型的训练。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:11 积分 电信网络下载 085400电子信息2022年+2023研途分析的院校录取调剂数据汇总 ...
class BDD_to_YOLOv5: def __init__(self): self.writepath = "BDD100K/labels/trains/" self.bdd100k_width_ratio = 1.0/1280 self.bdd100k_height_ratio = 1.0/720 self.select_categorys = ["person", "rider", "car", "bus", "truck", "bike","motor", "traffic light", "traffic sign"...
bdd_labels_dir = "BDD100K/labels/train/" fileList = os.listdir(bdd_labels_dir) obj = BDD_to_YOLOv5() for path in fileList: filepath = bdd_labels_dir+path print(path) obj.bdd_to_yolov5(filepath) 『BDD100K的labels文件json转YOLOV5要求的txt文件』【包括识别交通灯】(代码编写)...
if __name__ == "__main__": bdd_labels_dir = "BDD100K/labels/train/" fileList = os.listdir(bdd_labels_dir) obj = BDD_to_YOLOv5() for path in fileList: filepath = bdd_labels_dir+path print(path) obj.bdd_to_yolov5(filepath)...