data_root="./datasets/DOTAv1.5/", save_dir="./datasets/DOTAv1.5-split/", rates=[0.5, 1.0, 1.5], # multiscale gap=500, ) # split test set, without labels. split_test( data_root="./datasets/DOTAv1.5/", save_dir="./datasets/DOTAv1.5-split/", rates=[0.5, 1.0, 1.5], # mult...
可以通过metrics = model.val(data = 'datasets/SteelData/data.yaml')得到的结果,查看不同mAP的具体值,代码如下:
再回过头来看一下数据集的组织,在我们的项目根目录下增加一下datasets目录,然后每个目录一个文件夹,文件夹下包括images(图片文件夹)和label(标签文件夹),images放置train、val、test等图片目录,label下一般会放在train、val等标注信息。 代码语言:javascript 复制 └─datasets ├─coco128 │├─images ││└─train...
# 3. 创建数据集配置文件 (data.yaml)create_data_yaml(train_dir='./datasets/car_parts_dataset/train/images',val_dir='./datasets/car_parts_dataset/val/images',nc=5,# 假设有5个类别names=['part1','part2','part3','part4','part5']# 替换为实际类别名称) # 4. 训练脚本def train_model...
点击“Open Dir”打开img_whole/datasets文件夹,屏幕中就会显示图片, 点击“Create RectBox”将需要标注的物体框出来并注明其类别, 在标注完所有物体后点击“Save”保存标注文件至img_whole/xml文件夹中,标注文件格式为xml, 点击“Next Image”标注下一张图片,然后继续进行步骤3直至标注完全部图片。
其中models/best.pt是已经训练好的yolov8模型文件,datasets/SteelData/data.yaml是模型训练时,使用的数据集配置文件。 model.val()可选参数说明: 运行上述代码后,打印结果如下: 打印表格参数说明: class:代表模型检测的类别名称; Images:代表验证集图片总数; ...
本文介绍了使用用于目标检测的自定义数据训练 YOLOv8 模型。我正在使用来自 kaggle 的 yolo 格式的“Face Mask Dataset”,数据集链接如下:https://www.kaggle.com/datasets/maalialharbi/face-mask-dataset?resource=download YOLOv8 是目前最先进的 YOLO 模型,可用于目标检测、图像分类和实例分割任务。
#└── datasets # └── coco128 ← downloads here (7 MB) # Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..] path: /home/data/dataset/yolo_xichang_coco/ # dataset root dir ...
划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。一个常见的比例是70%用于训练，15%用于验证，15%...
# UltralyticsYOLO🚀,GPL-3.0licensepath:/tf/liangyun2/torchkeras/notebooks/datasets/balloon # dataset root dirtrain:images/train # trainimages(relative to'path')128imagesval:images/val # valimages(relative to'path')128imagestest:# testimages(optional)# Classesnames:0:ballon ...