hrsc数据集转换为yolo格式

<think>好的，用户的问题是如何将HRSC数据集转换为YOLO格式，需要方法或工具。首先，我需要回顾一下HRSC数据集的结构和YOLO格式的要求。HRSC数据集通常使用DOTA格式的标注，也就是每个图像对应一个包含目标旋转框信息的文本文件，可能还有XML文件。而YOLO格式需要每个图像对应一个txt文件，每行包含类别索引和归一化的中心坐标、宽度、高度，以及可能的旋转角度，如果是旋转目标检测的话。 根据用户提供的引用，特别是引用[2]，里面提到了HRSC2016数据集转为YOLO的txt格式，其中分为19类或统一改为ship类。用户可能需要处理旋转框，因为航拍图像中的目标通常需要旋转检测，比如船只在不同角度下的情况。这时候可能需要考虑YOLOv5的旋转目标检测，可能需要使用DIoU Loss或者类似的改进方法，如引用[3]中提到的。不过YOLO的标准格式可能不支持旋转框，所以需要确认是否需要扩展格式，比如添加角度参数。 接下来，用户需要转换工具或方法。引用[2]中提供了百度网盘的链接，其中已经转换好的txt文件，分为19类或1类。但用户可能需要自己进行转换，因此需要步骤说明。可能的步骤包括：解析原始标注（XML或DOTA格式），提取目标的位置信息，转换为YOLO格式所需的归一化坐标，处理旋转角度（如果有的话），以及调整类别索引。 需要注意的是，如果原始标注是旋转框，而目标YOLO模型支持旋转检测，那么转换时需要保留角度信息。例如，在YOLOv5的旋转目标检测中，可能需要在每个标注行中包含中心点、宽度、高度和角度。否则，如果只是水平框，可能需要将旋转框转换为水平框，可能会损失一些信息。 另外，引用[2]提到已经将XML转为txt文件，可能用户可以参考该转换脚本。如果用户需要自己编写脚本，可以使用Python解析XML文件，提取每个目标的坐标，然后进行坐标转换。例如，DOTA格式的标注可能使用四点坐标或中心点、宽度、高度和角度，需要将这些转换为YOLO格式的归一化值。 还需要注意图像尺寸的归一化，即每个坐标需要除以图像的宽度和高度，得到0到1之间的值。此外，类别索引需要从0开始，根据数据集中的类别数量进行调整，可能需要将HRSC的19类映射到0-18，或者如引用[2]中提到的将所有类别合并为一类（船），这时候类别索引就是0。 总结步骤可能包括： 1. 解析原始标注文件（XML或DOTA格式）。 2. 提取每个目标的边界框信息，包括中心坐标、宽度、高度，以及可能的旋转角度。 3. 将坐标归一化到0-1之间。 4. 调整类别索引，可能需要合并多个类别。 5. 生成每个图像对应的YOLO格式的txt文件。 此外，用户可能需要参考现有的转换工具，比如引用[2]中的链接，或者使用开源项目如labelImg或其他标注工具支持的转换脚本。如果用户需要处理旋转框，可能需要使用特定的YOLO变体，如YOLOv5-OBB（Oriented Bounding Boxes），这时候标注格式可能需要包含角度参数。 最后，用户可能需要验证转换后的标注是否正确，可以使用可视化工具检查转换后的边界框是否与图像对齐。</think>将HRSC数据集转换为YOLO格式需结合原始标注格式与目标检测任务需求，以下是具体方法和工具推荐： --- ### **转换步骤详解** #### 1. **理解标注格式差异** - **HRSC原始格式**：通常为DOTA格式或XML格式，包含旋转边界框（四点坐标或中心点+长宽+旋转角度）[^2] - **YOLO标准格式**：每行表示一个目标，格式为`class_id x_center y_center width height`（归一化至0-1），若支持旋转检测需扩展为`class_id x_center y_center width height angle`[^3] #### 2. **数据预处理** - **图像格式统一**：将非JPG格式图像转换为JPG（可用OpenCV或PIL库实现）[^1] - **标注文件解析**： - **XML转TXT**：使用Python脚本提取`<mbox_cx>, <mbox_cy>, <mbox_w>, <mbox_h>, <mbox_ang>`等字段 - **DOTA转TXT**：解析四点坐标并计算中心点、长宽及旋转角度 #### 3. **关键转换代码示例** ```python import xml.etree.ElementTree as ET import os def xml_to_yolo(xml_path, img_width, img_height): tree = ET.parse(xml_path) root = tree.getroot() yolo_lines = [] for obj in root.findall('.//HRSC_Objects/HRSC_Object'): # 提取旋转框参数 cx = float(obj.find('mbox_cx').text) / img_width cy = float(obj.find('mbox_cy').text) / img_height w = float(obj.find('mbox_w').text) / img_width h = float(obj.find('mbox_h').text) / img_height angle = float(obj.find('mbox_ang').text) # 类别处理（示例中保留原始19类） class_id = 0 # 若合并为单类别则固定为0 yolo_lines.append(f"{class_id} {cx} {cy} {w} {h} {angle}") return yolo_lines ``` #### 4. **工具推荐** - **预转换资源**：直接使用已转换的标注文件（百度网盘链接见引用[2]） - **脚本工具**：参考GitHub开源项目`DOTA_devkit`中的`dota_to_yolo_obb.py` - **可视化验证**：使用`labelImg`或`CVAT`检查转换后标注准确性 --- ### **注意事项** 1. **旋转框处理**：若使用YOLOv5旋转目标检测模型，需确认模型支持角度参数（如YOLOv5-OBB）[^3] 2. **类别合并**：若只需检测船舶大类，将所有`class_id`设为0即可简化任务 3. **归一化计算**：必须将坐标值除以图像尺寸（宽度和高度），否则训练会出错 ---