GC10-DET YOLO格式数据集
时间: 2025-07-09 10:05:24 浏览: 8
test-challenge set通常指的是在学术竞赛或者评估中专门用于测试参与者模型性能的数据集合。在这个特定的情境下,2019届无人机视觉大赛的test-challenge set是为了评估参赛者提交的方法而设计的,这些方法需要生成符合规定格式的结果并上传至指定的服务器进行评估[^1]。
results在这里指的是参赛者使用他们的方法处理test-challenge set数据集后所得到的输出结果,这些结果需要按照比赛组织方的要求来准备,并且它们将用于评价不同方法的有效性和准确性。如果提交的方法表现优于某个基准(如Cascade R-CNN),那么该方法可能会被选中并在相关的学术会议上展示,比如ICCV2019研讨会程序中[^1]。
关于GC10-DET数据集的YOLO格式,这是一个针对目标检测任务的数据集,包含了多种日常生活中常见的物体类别,例如行人、车辆等。对于YOLO格式的支持意味着可以将此数据集转换为适用于You Only Look Once (YOLO) 目标检测框架的形式。通常,这涉及到创建一个或多个文本文件,其中包含每个图像对应的边界框坐标及其类别标签。下面是一个简单的示例代码片段,展示如何读取一张图片并将其标注信息保存为YOLO所需的.txt文件格式:
```python
# 假设img是PIL.Image对象,而boxes是包含边界框坐标的列表,
# 类别标签存储在一个单独的列表中。
def save_yolo_format(img, boxes, labels, output_path):
with open(output_path + '.txt', 'w') as f:
# 获取图像尺寸以便于归一化坐标
img_width, img_height = img.size
for box, label in zip(boxes, labels):
# 将边界框坐标转换为相对于图像大小的比例
x_center = (box[0] + box[2]) / 2 / img_width
y_center = (box[1] + box[3]) / 2 / img_height
width = (box[2] - box[0]) / img_width
height = (box[3] - box[1]) / img_height
# 写入文件:第一个数字是类别索引,接下来的是归一化的边界框参数
f.write(f"{label} {x_center} {y_center} {width} {height}\n")
```
请注意,实际应用时你需要根据具体的项目需求调整这段代码,包括但不限于类别映射、边界框坐标的具体表示方式以及文件路径管理等方面。
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