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YOLOv5入门实践（3）——手把手教你划分自己的数据集

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前言

上一篇我们学习了如何利用labelimg标注自己的数据集，下一步就是该对这些数据集进行划分了。面对繁杂的数据集，如果手动划分的话不仅麻烦而且不能保证随机性。本篇文章就来手把手教你利用代码，自动将自己的数据集划分为训练集、验证集和测试集。一起来学习吧！

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前期回顾：

YOLOv5入门实践（1）——手把手带你环境配置搭建

YOLOv5入门实践（2）——手把手教你利用labelimg标注数据集

962f7cb1b48f44e29d9beb1d499d0530.gif​ 🍀本人YOLOv5源码详解系列：

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析

​​​​​​YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（3）——训练部分train.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（4）——验证部分val（test）.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（5）——配置文件yolov5s.yaml

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（6）——网络结构（1）yolo.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（7）——网络结构（2）common.py

目录

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一、训练集、测试集、验证集介绍

我们通常把训练的数据分为三个文件夹：训练集、测试集和验证集。

我们来举一个栗子：模型的训练与学习，类似于老师教学生学知识的过程。

  • 1、训练集（train set）：用于训练模型以及确定参数。相当于老师教学生知识的过程。
  • 2、验证集（validation set）：用于确定网络结构以及调整模型的超参数。相当于月考等小测验，用于学生对学习的查漏补缺。
  • 3、测试集（test set）：用于检验模型的泛化能力。相当于大考，上战场一样，真正的去检验学生的学习效果。

参数（parameters）：指由模型通过学习得到的变量，如权重和偏置。

超参数（hyperparameters）：指根据经验进行设定的参数，如迭代次数，隐层的层数，每层神经元的个数，学习率等。

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二、准备自己的数据集

第1步：在YOLOv5项目下创建对应文件夹

在YOLOv5项目目录下创建datasets文件夹（名字自定义），接着在该文件夹下新建Annotations和images****文件夹。

  • Annotations：存放标注的标签文件
  • images：存放需要打标签的图片文件

如下图所示：

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第2步：打开labelimg开始标注数据集

使用教程可以看我的上一篇介绍： YOLOv5入门实践（2）——手把手教你利用labelimg标注数据集

标注后Annotations文件夹下面为xml文件，如下图所示：

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** images文件夹**是我们的数据集图片，格式为jpg，如下图所示： 24d94e63b33743f38de229c22405e26e.png

第3步：创建保存划分后数据集的文件夹

创建一个名为ImageSets的文件夹（名字自定义），用来保存一会儿划分好的训练集、测试集和验证集。

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** 准备工作的注意事项：**

  • 所有训练所需的图像存于一个目录，所有训练所需的标签存于一个目录。
  • 图像文件与标签文件都统一的格式。
  • 图像名与标签名一一对应。

三、划分的代码及讲解

完成以上工作我们就可以来进行数据集的划分啦！

**第1步：创建split.py **

在YOLOv5项目目录下创建split.py项目。

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第2步：将数据集打乱顺序

通过上面我们知道，数据集有images和Annotations这两个文件，我们需要把这两个文件绑定，然后将其打乱顺序。
首先设置空列表，将for循环读取这两个文件的每个数据放入对应表中，再将这两个文件通过zip（）函数绑定，计算总长度。

def split_data(file_path,xml_path, new_file_path, train_rate, val_rate, test_rate):
    each_class_image = []
    each_class_label = []
    for image in os.listdir(file_path):
        each_class_image.append(image)
    for label in os.listdir(xml_path):
        each_class_label.append(label)
    data=list(zip(each_class_image,each_class_label))
    total = len(each_class_image)

然后用random.shuffle（）函数打乱顺序，再将两个列表解绑。

    random.shuffle(data)
    each_class_image,each_class_label=zip(*data)

第3步：按照确定好的比例将两个列表元素分割

分别获取train、val、test这三个文件夹对应的图片和标签。

    train_images = each_class_image[0:int(train_rate * total)]
    val_images = each_class_image[int(train_rate * total):int((train_rate + val_rate) * total)]
    test_images = each_class_image[int((train_rate + val_rate) * total):]
    train_labels = each_class_label[0:int(train_rate * total)]
    val_labels = each_class_label[int(train_rate * total):int((train_rate + val_rate) * total)]
    test_labels = each_class_label[int((train_rate + val_rate) * total):]

第4步：在本地生成文件夹，将划分好的数据集分别保存

接下来就是设置相应的路径保存格式，将图片和标签对应保存下来。

 for image in train_images:
        print(image)
        old_path = file_path + '/' + image
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'train' + '/' + 'images'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + image
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for label in train_labels:
        print(label)
        old_path = xml_path + '/' + label
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'train' + '/' + 'labels'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + label
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for image in val_images:
        old_path = file_path + '/' + image
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'val' + '/' + 'images'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + image
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for label in val_labels:
        old_path = xml_path + '/' + label
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'val' + '/' + 'labels'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + label
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for image in test_images:
        old_path = file_path + '/' + image
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'test' + '/' + 'images'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + image
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for label in test_labels:
        old_path = xml_path + '/' + label
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'test' + '/' + 'labels'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + label
        shutil.copy(old_path, new_path)

第5步：设置路径并设置划分比例

这里要设置的有三个：

  • file_path：图片所在位置，就是image文件夹
  • xml_path：标签所在位置，就是Annotation文件夹
  • new_file_path：划分后三个文件的保存位置，就是ImageSets文件夹
if __name__ == '__main__':
    file_path = "D:\yolov5-6.1\datasets\image"
    xml_path = "D:\yolov5-6.1\datasets\Annotation"
    new_file_path = "D:\yolov5-6.1\datasets\ImageSets"
    split_data(file_path,xml_path, new_file_path, train_rate=0.7, val_rate=0.1, test_rate=0.2)

最后一行是设置划分比例，这里的比例分配大家可以随便划分，我选取的是7:1:2。

至此，我们的数据集就划分好了。

来运行一下看看效果吧：

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我们可以看到，数据集图片和标签已经划分成了train、val和test三个文件夹。

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比例也符合7:1:2

** split.py完整代码**

import os
import shutil
import random

random.seed(0)

def split_data(file_path,xml_path, new_file_path, train_rate, val_rate, test_rate):
    each_class_image = []
    each_class_label = []
    for image in os.listdir(file_path):
        each_class_image.append(image)
    for label in os.listdir(xml_path):
        each_class_label.append(label)
    data=list(zip(each_class_image,each_class_label))
    total = len(each_class_image)
    random.shuffle(data)
    each_class_image,each_class_label=zip(*data)
    train_images = each_class_image[0:int(train_rate * total)]
    val_images = each_class_image[int(train_rate * total):int((train_rate + val_rate) * total)]
    test_images = each_class_image[int((train_rate + val_rate) * total):]
    train_labels = each_class_label[0:int(train_rate * total)]
    val_labels = each_class_label[int(train_rate * total):int((train_rate + val_rate) * total)]
    test_labels = each_class_label[int((train_rate + val_rate) * total):]

    for image in train_images:
        print(image)
        old_path = file_path + '/' + image
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'train' + '/' + 'images'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + image
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for label in train_labels:
        print(label)
        old_path = xml_path + '/' + label
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'train' + '/' + 'labels'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + label
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for image in val_images:
        old_path = file_path + '/' + image
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'val' + '/' + 'images'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + image
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for label in val_labels:
        old_path = xml_path + '/' + label
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'val' + '/' + 'labels'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + label
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for image in test_images:
        old_path = file_path + '/' + image
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'test' + '/' + 'images'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + image
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for label in test_labels:
        old_path = xml_path + '/' + label
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'test' + '/' + 'labels'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + label
        shutil.copy(old_path, new_path)

if __name__ == '__main__':
    file_path = "D:\yolov5-6.1\datasets\image"
    xml_path = "D:\yolov5-6.1\datasets\Annotation"
    new_file_path = "D:\yolov5-6.1\datasets\ImageSets"
    split_data(file_path,xml_path, new_file_path, train_rate=0.7, val_rate=0.1, test_rate=0.2)

本文参考：

三天玩转yolo——数据集格式转化及训练集和验证集划分 - 知乎 (zhihu.com)

【yolov5】将标注好的数据集进行划分（附完整可运行python代码）

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标签： 人工智能 YOLO 目标检测
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/130025866
版权归原作者 路人贾'ω' 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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