UAVDT数据集转化成YOLO

<think>我们正在处理如何将UAVDT数据集转换为YOLO格式的目标检测标注文件的问题。根据引用[1]的内容，我们知道UAVDT数据集已经包含目标物体的标注信息（类别和边界框），但需要转换为YOLO格式。YOLO格式的标注文件是每个图像对应一个.txt文件，文件内容格式为：<object-class><x_center> <y_center><width> <height>，其中坐标和尺寸都是归一化到[0,1]之间的值，相对于图像宽度和高度。步骤：1.获取UAVDT数据集的标注文件。通常，UAVDT数据集提供的是包含边界框信息的文本文件（如每张图像的标注在一个文件中，或者整个数据集的标注在一个大文件中）。2.理解UAVDT的标注格式：根据UAVDT数据集的文档，其标注通常包含在三个文件中：`gt_bbox.txt`（边界框），`gt_attr.txt`（属性），`gt_id.txt`（ID）。我们主要关注`gt_bbox.txt`。格式示例：<frame_index>,<target_id>,<bbox_left>,<bbox_top>,<bbox_width>,<bbox_height>,<out-of-view>,<occlusion>,<object_category>注意：UAVDT数据集中，object_category只有三类：汽车（1）、卡车（2）、巴士（3）。但YOLO需要从0开始的类别索引，所以我们可以映射为0,1,2。3.转换步骤：a.读取`gt_bbox.txt`文件，逐行解析。b.对于每一行，提取帧索引（frame_index）、边界框坐标（bbox_left,bbox_top,bbox_width,bbox_height）和类别（object_category）。c.根据帧索引，我们可以知道该标注属于哪个图像（例如，帧索引1对应图像000001.jpg）。d.计算归一化的中心点坐标和宽高：-图像宽度和高度：UAVDT数据集图像大小为1080×540（注意：有些可能是1024×540，但通常为1080×540）。需要确认，最好根据实际图像尺寸。-归一化中心x:x_center =(bbox_left +bbox_width/2)/ image_width-归一化中心y:y_center =(bbox_top +bbox_height/2)/ image_height-归一化宽度: width=bbox_width /image_width-归一化高度:height =bbox_height /image_heighte.将类别减1（因为原类别1,2,3对应YOLO的0,1,2）。f.将每个标注行写入对应图像的同名.txt文件（例如000001.jpg对应的标注文件为000001.txt）。注意：每个图像可能有多个目标，所以每个目标一行。4.注意：UAVDT数据集中有些标注可能被标记为遮挡（occlusion）或出视野（out-of-view），通常我们只保留可见的目标（即out-of-view=0且occlusion<2？具体根据需求）。但转换时通常先全部转换，然后在训练时再根据情况过滤。5.另外，UAVDT数据集可能包含多个视频序列，每个序列在单独的文件夹中。因此，我们需要遍历每个序列的标注文件。6.实现：可以编写一个脚本（如Python）来完成转换。下面是一个示例代码框架：</think>要将UAVDT数据集转换为YOLO格式的标注文件，需遵循以下步骤： ### 1. **理解数据格式差异** - **UAVDT原始格式**：通常为每帧图像的标注信息存储在一个文件中，格式为： `<帧号>,<目标ID>,<左上角x>,<左上角y>,<宽度>,<高度>,<可见性标志>,<遮挡标志>,<类别>` 例如：`1,1,435,220,65,35,0,0,1` （类别：1=汽车，2=卡车，3=巴士） - **YOLO格式要求**： 每个图像对应一个`.txt`文件，格式为： `<类别索引> <中心点x_归一化> <中心点y_归一化> <宽度_归一化> <高度_归一化>` 例如：`0 0.45 0.32 0.12 0.08` ### 2. **关键转换步骤** #### (1) 坐标归一化计算 对于每个边界框 `(x_top_left, y_top_left, width, height)`： ```python def normalize_coords(x, y, w, h, img_width, img_height): x_center = (x + w/2) / img_width # 计算中心点x坐标 y_center = (y + h/2) / img_height # 计算中心点y坐标 norm_w = w / img_width # 归一化宽度 norm_h = h / img_height # 归一化高度 return x_center, y_center, norm_w, norm_h ``` > **注意**：UAVDT图像尺寸通常为1080×540，需根据实际图像尺寸调整参数[^1]。 #### (2) 类别索引映射 YOLO使用**从0开始的索引**： ``` 原始类别 → YOLO索引 1(汽车) → 0 2(卡车) → 1 3(巴士) → 2 ``` ### 3. **转换脚本示例（Python）** ```python import os # 配置路径 annotations_path = "UAVDT/gt_bbox.txt" # UAVDT标注文件 images_dir = "UAVDT/images" # 图像文件夹 output_dir = "UAVDT/labels" # YOLO输出目录 # 创建输出目录 os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 图像尺寸（UAVDT典型尺寸） IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT = 1080, 540 with open(annotations_path) as f: for line in f: # 解析标注行 frame_id, obj_id, x, y, w, h, _, _, cls = map(int, line.strip().split(',')) # 计算归一化坐标 x_center, y_center, norm_w, norm_h = normalize_coords(x, y, w, h, IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT) # 生成YOLO格式行 yolo_line = f"{cls-1} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {norm_w:.6f} {norm_h:.6f}\n" # 写入对应文件（帧号补零至6位） txt_file = f"{frame_id:06d}.txt" with open(os.path.join(output_dir, txt_file), 'a') as out_f: out_f.write(yolo_line) ``` ### 4. **验证与调试** 1. **检查文件对应关系**：确保每个图像文件（如`000001.jpg`）有对应的标注文件（`000001.txt`） 2. **可视化验证**：使用工具检查标注框是否对齐： ```bash pip install supervision python -m supervision.assets \ --source_dir images \ --annotations_dir labels ``` 3. **处理特殊标记**： - 若`可见性标志=1`（目标离开视野），可跳过该标注 - 若`遮挡标志=2`（重度遮挡），需根据任务决定是否保留 ### 5. **数据集目录结构** 转换后应组织为YOLOv8标准格式： ``` UAVDT_YOLO/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` > **提示**：UAVDT官方推荐使用前50个视频序列训练，后10个验证[^1]。