yolov11 resample 数据集代码实现
时间: 2025-02-10 21:01:29 浏览: 56
### YOLOv11 数据集重采样的代码实现
对于YOLOv11的数据集重采样操作,通常涉及调整训练集中不同类别的样本数量以解决类别不平衡问题。这可以通过多种方法来完成,比如过采样少数类、欠采样多数类或使用合成数据生成技术。
针对图像分类和目标检测任务中的类别不平衡问题,可以采用如下Python代码片段来进行处理:
```python
from imblearn.over_sampling import SMOTE
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.utils import resample
# 假设 `data` 是包含特征的DataFrame,而 `labels` 则是对应的标签列表
# 对于YOLO模型来说,这里可能是指向图片路径以及边界框坐标的文件
def balance_dataset(data, labels):
df = pd.DataFrame({'path': data, 'label': labels})
# 统计每种类别数量
counts = df['label'].value_counts()
# 找到最大类别数目的值用于平衡其他类别
max_count = counts.max()
dfs = []
for cls in counts.index:
class_df = df[df['label'] == cls]
# 如果当前类的数量少于最多的那类,则通过SMOTE算法增加该类样本
if len(class_df) < max_count:
smote = SMOTE(sampling_strategy='minority')
paths_array = [[p] for p in class_df['path']]
labels_array = list(class_df['label'])
paths_resampled, _ = smote.fit_resample(paths_array, labels_array)
new_paths = [''.join(p) for p in paths_resampled]
synthetically_generated_samples = pd.DataFrame({
'path': new_paths,
'label': [cls]*len(new_paths)})
dfs.append(synthetically_generated_samples)
else:
dfs.append(resample(class_df, replace=True, n_samples=max_count))
balanced_data = pd.concat(dfs).reset_index(drop=True)
return balanced_data['path'], balanced_data['label']
```
上述代码实现了基于SMOTE的方法对较少出现的目标对象进行上采样[^2]。需要注意的是,在实际应用中还需要考虑如何合理地创建新的标注信息(例如边界框),因为原始图像经过变换后其位置也会发生变化。
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