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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# coding:utf-8 import os import random import argparse parser = argparse.ArgumentParser() #xml文件的地址,根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下 parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path') #数据集的划分,地址选择自己数据下的ImageSets/Main parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path') opt = parser.parse_args() trainval_percent = 1.0 # 训练集和验证集所占比例。 这里没有划分测试集 train_percent = 0.9 # 训练集所占比例,可自己进行调整 xmlfilepath = opt.xml_path txtsavepath = opt.txt_path total_xml = os.listdir(xmlfilepath) if not os.path.exists(txtsavepath): os.makedirs(txtsavepath) num = len(total_xml) list_index = range(num) tv = int(num * trainval_percent) tr = int(tv * train_percent) trainval = random.sample(list_index, tv) train = random.sample(trainval, tr) file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w') file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w') file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w') file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w') for i in list_index: name = total_xml[i][:-4] + '\n' if i in trainval: file_trainval.write(name) if i in train: file_train.write(name) else: file_val.write(name) else: file_test.write(name) file_trainval.close() file_train.close() file_val.close() file_test.close() 请根据以上代码修改,增加分配测试集,优化测试集、训练集、验证集的比例

Traceback (most recent call last): File "D:\yolov11\ultralytics\ultralytics\engine\trainer.py", line 562, in get_dataset data = check_det_dataset(self.args.data)#/home/hk/workspace/yolov11/datasets/BoMai-balloon-train8data/images/val File "D:\yolov11\ultralytics\ultralytics\data\utils.py", line 329, in check_det_dataset raise FileNotFoundError(m) FileNotFoundError: Dataset 'D://yolov11/ultralytics/ultralytics/cfg/datasets/BoMai-balloon.yaml' images not found ⚠️, missing path 'D:\yolov11\ultralytics\train13\datas\images\val' Note dataset download directory is 'D:\yolov11\ultralytics\datasets'. You can update this in 'C:\Users\WangLei1\AppData\Roaming\Ultralytics\settings.json' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\yolov11\ultralytics\train.py", line 12, in <module> model.train(data=r'D:/yolov11/ultralytics/ultralytics/cfg/datasets/BoMai-balloon.yaml',\ ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ device=0,\ ^^^^^^^^^^ ...<8 lines>... #workers=4 ^^^^^^^^^^ ) ^ File "D:\yolov11\ultralytics\ultralytics\engine\model.py", line 800, in train self.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\yolov11\ultralytics\ultralytics\engine\trainer.py", line 133, in __init__ self.trainset, self.testset = self.get_dataset() ~~~~~~~~~~~~~~~~^^ File "D:\yolov11\ultralytics\ultralytics\engine\trainer.py", line 566, in get_dataset raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'D://yolov11/ultralytics/ultralytics/cfg/datasets/BoMai-balloon.yaml' error Dataset 'D://yol

/home/wyx/yolov5-master/.venv/bin/python /home/wyx/yolov5-master/detect.py detect: weights=yolov5s.pt, source=/home/wyx/yolov5-master/VOCData/train/labels, data=data/coco128.yaml, imgsz=[640, 640], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=, view_img=False, save_txt=False, save_format=0, save_csv=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, visualize=False, update=False, project=runs/detect, name=exp, exist_ok=False, line_thickness=3, hide_labels=False, hide_conf=False, half=False, dnn=False, vid_stride=1 YOLOv5 🚀 2025-1-7 Python-3.10.12 torch-2.6.0+cu124 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU, 7940MiB) Fusing layers... YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients, 16.4 GFLOPs Traceback (most recent call last): File "/home/wyx/yolov5-master/detect.py", line 438, in <module> main(opt) File "/home/wyx/yolov5-master/detect.py", line 433, in main run(**vars(opt)) File "/home/wyx/yolov5-master/.venv/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 116, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/wyx/yolov5-master/detect.py", line 179, in run dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride) File "/home/wyx/yolov5-master/utils/dataloaders.py", line 358, in __init__ assert self.nf > 0, ( AssertionError: No images or videos found in /home/wyx/yolov5-master/VOCData/train/labels. Supported formats are: images: ('bmp', 'dng', 'jpeg', 'jpg', 'mpo', 'png', 'tif', 'tiff', 'webp', 'pfm') videos: ('asf', 'avi', 'gif', 'm4v', 'mkv', 'mov', 'mp4', 'mpeg', 'mpg', 'ts', 'wmv')

# -*- coding: utf-8 -*- import os, shutil from sklearn.model_selection import train_test_split val_size = 0.2 postfix = 'jpg' imgpath = r'H:\yolo\new-yolov8\yolo99\images' txtpath = r'H:\yolo\new-yolov8\yolo99\labels' output_train_img_folder =r'H:\yolo\new-yolov8\yolo99/images/train' output_val_img_folder = r'H:\yolo\new-yolov8\yolo99/images/val' output_train_txt_folder = r'H:\yolo\new-yolov8\yolo99\labels/train' output_val_txt_folder = r'H:\yolo\new-yolov8\yolo99\labels/val' os.makedirs(output_train_img_folder, exist_ok=True) os.makedirs(output_val_img_folder, exist_ok=True) os.makedirs(output_train_txt_folder, exist_ok=True) os.makedirs(output_val_txt_folder, exist_ok=True) listdir = [i for i in os.listdir(txtpath) if 'txt' in i] train, val = train_test_split(listdir, test_size=val_size, shuffle=True, random_state=0) for i in train: img_source_path = os.path.join(imgpath, '{}.{}'.format(i[:-4], postfix)) txt_source_path = os.path.join(txtpath, i) img_destination_path = os.path.join(output_train_img_folder, '{}.{}'.format(i[:-4], postfix)) txt_destination_path = os.path.join(output_train_txt_folder, i) shutil.copy(img_source_path, img_destination_path) shutil.copy(txt_source_path, txt_destination_path) for i in val: img_source_path = os.path.join(imgpath, '{}.{}'.format(i[:-4], postfix)) txt_source_path = os.path.join(txtpath, i) img_destination_path = os.path.join(output_val_img_folder, '{}.{}'.format(i[:-4], postfix)) txt_destination_path = os.path.join(output_val_txt_folder, i) shutil.copy(img_source_path, img_destination_path) shutil.copy(txt_source_path, txt_destination_path)

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