labelimg打完数据集
时间: 2025-03-06 09:51:20 浏览: 43
### 处理和使用 LabelImg 标注完成后生成的数据集
#### 数据集结构理解
当通过 LabelImg 完成图像标注后,会生成两个主要部分:JPEG 图像文件以及对应的标签文件。这些标签文件通常位于 `labels` 文件夹内,而图像则存放在 `JPEGImages` 文件夹中[^1]。
对于 YOLOv5 训练而言,每一个 `.txt` 文件对应一张图片,并且该文件包含了所有目标对象的位置信息及其类别索引。具体来说,每行记录了一个边界框的信息,格式如下:
- 类别编号(从0开始)
- 归一化的中心坐标 (x_center, y_center)
- 归一化的宽度和高度 (w, h)
上述五项由空格分隔开来[^4]。
#### 准备数据用于训练
为了使YOLOv5能够读取并利用这些标注好的数据,在准备阶段还需要创建一个配置文件来指定各个路径及参数设置。此过程涉及以下几个方面的工作:
1. **划分数据集**
将整个数据集划分为训练集、验证集两大部分。可以采用随机抽样的方式实现这一点,也可以基于特定规则来进行分配。确保两类集合之间不存在交集是非常重要的。
2. **编写数据清单文件**
创建名为 `train.txt` 和 `val.txt` 的文本文件,其中每一行都指向一幅具体的图像位置。例如:
```plaintext
path/to/images/image1.jpg
path/to/images/image2.jpg
```
3. **定义类别映射表**
编辑或新建 `classes.names` 文件,按照实际需求罗列所有的物体分类名称。注意这里的顺序应当与之前在 LabelImg 中设定的一致。
4. **调整超参配置**
修改默认的`.yaml` 配置文档中的相关字段,比如 batch size、epoch 数量等,以适应当前的任务场景。
```yaml
# yolov5s.yaml example configuration file snippet
nc: 80 # number of classes
...
```
#### 开始训练模型
一旦完成了以上准备工作之后,就可以启动训练流程了。如果是在 Kaggle 平台上操作,则可以直接调用官方提供的 Python API 或者命令行工具进行下一步工作。
```bash
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom_data.yaml --weights yolov5s.pt
```
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