yolov8voc

### YOLOv8与VOC数据集的相关功能 YOLOv8 是 Ultralytics 开发的一系列目标检测框架中的最新版本之一，其设计旨在简化开发流程并提高性能。为了使用 VOC 数据集进行训练或测试，可以参考以下方法。 #### 数据准备 Pascal VOC 数据集通常由图像文件及其对应的 XML 标签组成。这些标签需要转换为 YOLO 支持的格式（即 `.txt` 文件），其中每一行表示一个边界框，格式为 `class_id x_center y_center width height`[^1]。以下是将 Pascal VOC 的标注文件转换为 YOLO 格式的 Python 脚本： ```python import xml.etree.ElementTree as ET import os def convert(size, box): dw = 1./size[0] dh = 1./size[1] x = (box[0] + box[1])/2.0 y = (box[2] + box[3])/2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x*dw w = w*dw y = y*dh h = h*dh return (x,y,w,h) def convert_annotation(xml_file, label_dir, image_size=(512, 512)): tree=ET.parse(xml_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) for obj in root.iter('object'): difficult = obj.find('difficult').text cls = obj.find('name').text if cls not in classes or int(difficult)==1: continue cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) bb = convert((w,h), b) with open(label_dir + '/' + xml_file.split('/')[-1].split('.')[0] + '.txt', 'a') as f: f.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n') classes = ["person", "car", "dog"] # 替换为目标类别列表 xml_files = [f for f in os.listdir("path_to_annotations") if f.endswith(".xml")] for xml_file in xml_files: convert_annotation(os.path.join("path_to_annotations", xml_file), "labels/") ``` 上述脚本会读取所有的 XML 文件并将它们转换成对应的目标检测所需的 TXT 文件[^3]。 #### 训练配置 在完成数据预处理之后，可以通过修改 YAML 配置文件来指定数据路径以及类别的数量。下面是一个典型的配置文件示例： ```yaml train: ../datasets/VOC/images/train/ val: ../datasets/VOC/images/val/ nc: 3 # 类别数 names: ['person', 'car', 'dog'] # 类别名称 ``` 此配置应放置于项目的根目录下，并命名为类似于 `voc.yaml` 的文件名[^2]。 #### 启动训练过程 一旦准备好数据和配置文件，则可通过命令行启动训练： ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8s.pt data=voc.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` 这条指令指定了使用的模型权重 (`yolov8s.pt`) 和其他参数如 epoch 数量及输入图片尺寸等设置。 #### 测试与验证 当训练完成后，可利用同样的工具链运行预测任务以评估模型表现： ```bash yolo task=detect mode=predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source=path/to/test/images ``` 这将会加载最佳权重并对给定的数据源执行推理操作。