yolov11中train,test.val文件夹应该放什么
时间: 2025-06-21 11:29:32 浏览: 12
### YOLOv11 中 `train`, `test` 和 `val` 文件夹的内容说明
对于YOLO系列模型,包括假设中的YOLOv11版本,在构建自定义数据集时,通常会创建三个主要的子目录来分别存储训练、验证和测试图像及其对应的标签文件。
#### 训练集 (`train`) 文件夹内容
此文件夹用于保存用于训练模型的所有图片以及相应的标注文件。每张图片应当有一个同名但扩展名为 `.txt` 的文件作为其标签文件,其中包含了该图中目标的位置信息和其他属性。这些位置信息一般采用归一化后的中心坐标(x_center, y_center),宽度(width)和高度(height)[^1]。
```plaintext
/path/to/dataset/train/images/
├── img_0.jpg
├── img_1.jpg
...
└── img_n.jpg
/path/to/dataset/train/labels/
├── img_0.txt
├── img_1.txt
...
└── img_n.txt
```
#### 验证集 (`val`) 文件夹内容
验证集用来评估模型在整个训练过程中的表现情况,并据此调整超参数或提前终止训练以防过拟合现象的发生。同样地,这里也需要放置一组未被用作训练样本但是已经经过人工标记好的图像及对应标签文件。
```plaintext
/path/to/dataset/val/images/
├── img_a.jpg
├── img_b.jpg
...
└── img_z.jpg
/path/to/dataset/val/labels/
├── img_a.txt
├── img_b.txt
...
└── img_z.txt
```
#### 测试集 (`test`) 文件夹内容
当完成模型训练之后,则可以利用独立于上述两者的另一批新采集到的数据来进行最终性能评测——即所谓的“测试”。这部分数据应该尽可能代表实际应用场景下的分布特征而不参与任何形式的学习活动之中;因此,除了必要的预处理操作外,不应对其进行任何其他形式的人工干预措施。
```plaintext
/path/to/dataset/test/images/
├── img_alpha.jpg
├── img_beta.jpg
...
└── img_gamma.jpg
/path/to/dataset/test/labels/
├── img_alpha.txt
├── img_beta.txt
...
└── img_gamma.txt
```
为了便于管理和加载不同阶段所需使用的具体实例列表,还会额外生成几个文本文件如 `train.txt`、`val.txt` 及 `test.txt` 来记录各个集合内所有成员路径。通过这种方式能够简化后续读取流程并提高效率。
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