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2022.9.11最新更新
修改了VOC数据集划分和转YOLO格式处理部分下第2部分数据集划分的split_train_val.py代码，也不算修改，是感觉新的更加方便调节划分比例。
文章目录
- 前言
- VOC数据集介绍
- VOC数据集划分和转YOLO格式处理
- 训练前准备
- 开始训练
- 参考
前言
YOLOv5官方使用的数据集是COCO数据集格式，个人准备改用 PASCAL VOC 数据集进行训练测试，以下是VOC数据集划分及格式转换的一些过程记录在此，便日后回顾。
本博文主要适用于 xml格式转txt 并按比例划分训练集、验证集、测试集
VOC数据集介绍
VOC数据集主要分为：VOC2007、VOC2012。
下载地址：
1、Darknet网站的地址：VOC数据集下载地址
2、PASCAL官网的地址：VOC2007、VOC2012
格式介绍：
下载VOC数据集，解压后，文件夹内容如下：
一般目标检测只需用到Annotations、ImageSets、JPEGImages这3个文件夹，剩下的可以删掉。
Annotations：存放所有图片的标注xml文件；
ImageSets：文件夹下有3个子文件夹：Layout、Main、Segmentation，我们只用到Main文件夹，其他可以删掉。下面看一下Main文件夹下的内容：
Main文件夹下有20个类别的×××_train.txt、×××_trainval.txt、×××_val.txt（其实删掉也可以，不影响）。我们只要保留并关注三个文件（黄色框）：train.txt、val.txt、trainval.txt (训练集、验证集、训练集加验证集总和）。其实可以把Main文件夹下内容全删了，只留空文件夹，因为一般我们都是自己划分。（什么时候删除还是保留，在下面会说）
JPEGImages:存放所有的图片，图片顺序及名称和xml文件是一一对应的。
以上操作做完之后，文件夹的结构呈下图形式；
VOCdevkit ————VOC2007 ————Annotations # 存放图片对应的xml文件，与JPEGImages图片一一对应 ————ImageSets ————Main # 存放train.txt和val.txt文件 ————JPEGImages # 存放所有图片文件VOC数据集划分和转YOLO格式处理
YOLOv5训练用的是COCO数据集，并且yolo的数据格式和VOC格式有不同。VOC是通过xml文件读取数据，yolo是通过txt文件读取数据（类别和坐标信息）。
下面介绍如何将VOC2007转换为yolo格式，通过python脚本可以很好实现转换。
1、首先，按照上面介绍的，下载数据集，解压数据集，处理文件夹，该留的留，该删的删掉（注意：PASCAL官网上训练集和验证集是一起下载的，但测试集是要单独下载的。如果需要测试集，就单独下载下来，然后手动将测试集下的JPEGImages文件夹（图片）、Annotations文件夹（标注xml文件）和Main文件夹（txt文件）下的所有内容，直接复制剪切到训练集同样目录文件夹下，形成一个完整的数据集）。
2、数据集划分：在 VOCdevkit 目录下创建split_train_val.py，运行之后会在Main文件夹下生成四个txt文件：train.txt、val.txt、test.txt、trainval.txt
如果不想麻烦，这一步不做也行，因为VOC2007官方数据集已经对数据集划分过，本身Main文件夹下就有这些.txt文件，只不过官方划分的比例是：训练集与验证集（总和）和测试集的比例是1：1。详细点说就是：VOC2007总共有9963张图片，其中训练集2501张图片，验证集2510张图片，测试集4952张图片。（这个比例不怎么常用，所以一般自己重新分）
若自己处理数据集，我们自己设置训练集和测试集的比例，就先把Main文件夹下的所有内容清空，然后运行split_train_val.py代码，之后就会按照自己设置的比例（代码里有设置比例），在Main下自动生成需要的四个.txt文件，老版本代码如下：
import osimport randomimport argparseparser = argparse.ArgumentParser()#xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下parser.add_argument('--xml_path', default='VOCdevkit/VOC2007/Annotations', type=str, help='input xml label path')#数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Mainparser.add_argument('--txt_path', default='VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')opt = parser.parse_args()trainval_percent = 0.8 # 训练+验证集一共所占的比例为0.8（注意看清楚），剩下的0.2就是测试集train_percent = 0.8 # 训练集在训练集和验证集总集合中占的比例（注意看清楚是谁占谁的比例），可自己进行调整xmlfilepath = opt.xml_pathtxtsavepath = opt.txt_pathtotal_xml = os.listdir(xmlfilepath)if not os.path.exists(txtsavepath): os.makedirs(txtsavepath)num = len(total_xml)list_index = range(num)tv = int(num * trainval_percent)tr = int(tv * train_percent)trainval = random.sample(list_index, tv)train = random.sample(trainval, tr)file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')for i in list_index: name = total_xml[i][:-4] + '\n' if i in trainval: file_trainval.write(name) if i in train: file_train.write(name) else: file_val.write(name) else: file_test.write(name)file_trainval.close()file_train.close()file_val.close()file_test.close()2022/09/11添加新版本代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-"""Author:smileDate:2022/09/11 10：00顺序：脚本A1简介：分训练集、验证集和测试集，按照 8：1：1 的比例来分，训练集8，验证集1，测试集1 """import osimport randomimport argparseparser = argparse.ArgumentParser()# xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations/', type=str, help='input xml label path')# 数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Mainparser.add_argument('--txt_path', default='Main/', type=str, help='output txt label path')opt = parser.parse_args()train_percent = 0.8 # 训练集所占比例val_percent = 0.1 # 验证集所占比例test_persent = 0.1 # 测试集所占比例xmlfilepath = opt.xml_pathtxtsavepath = opt.txt_pathtotal_xml = os.listdir(xmlfilepath)if not os.path.exists(txtsavepath): os.makedirs(txtsavepath)num = len(total_xml) list = list(range(num))t_train = int(num * train_percent) t_val = int(num * val_percent)train = random.sample(list, t_train)num1 = len(train)for i in range(num1): list.remove(train[i])val_test = [i for i in list if not i in train]val = random.sample(val_test, t_val)num2 = len(val)for i in range(num2): list.remove(val[i])file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')for i in train: name = total_xml[i][:-4] + '\n' file_train.write(name)for i in val: name = total_xml[i][:-4] + '\n' file_val.write(name) for i in list: name = total_xml[i][:-4] + '\n' file_test.write(name) file_train.close()file_val.close()file_test.close()3、VOC转YOLO格式：第2步只是把数据集划分了比例，想训练，还要进行这一步。在VOCdevkit目录下创建voc_label.py，点击运行，会在目录下生成新的labels文件夹，把数据集路径导入txt文件，将每个xml标注信息提取转换为了txt格式，每个图像对应一个txt文件。
# -*- coding: utf-8 -*-import xml.etree.ElementTree as ETimport ossets = ['train', 'val', 'test'] # 如果你的Main文件夹没有test.txt，就删掉'test'# classes = ["a", "b"] # 改成自己的类别，VOC数据集有以下20类别classes = ["aeroplane", 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse', 'motorbike', 'person', 'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor'] # class namesabs_path = os.getcwd() def convert(size, box): dw = 1. / (size[0]) dh = 1. / (size[1]) x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1 y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return x, y, w, hdef convert_annotation(image_id): in_file = open(abs_path + '/VOCdevkit/VOC2007/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8') out_file = open(abs_path + '/VOCdevkit/VOC2007/labels/%s.txt' % (image_id), 'w') tree = ET.parse(in_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) for obj in root.iter('object'): difficult = obj.find('difficult').text # difficult = obj.find('Difficult').text cls = obj.find('name').text if cls not in classes or int(difficult) == 1: continue cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) b1, b2, b3, b4 = b # 标注越界修正 if b2 > w: b2 = w if b4 > h: b4 = h b = (b1, b2, b3, b4) bb = convert((w, h), b) out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')for image_set in sets: if not os.path.exists(abs_path + '/VOCdevkit/VOC2007/labels/'): os.makedirs(abs_path + '/VOCdevkit/VOC2007/labels/') image_ids = open(abs_path + '/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split() list_file = open(abs_path + '/VOCdevkit/VOC2007/%s.txt' % (image_set), 'w') for image_id in image_ids: list_file.write(abs_path + '/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/%s.jpg\n' % (image_id)) # 要么自己补全路径，只写一半可能会报错 convert_annotation(image_id) list_file.close()运行之后，会在VOC2007目录下生成labels文件夹和3个新的.txt文件：
其中，新生成的3个的train.txt、val.txt、test.txt，这正是后面训练需要用的文件。每个txt文件里面存放的图片的文件名全路径：
训练前准备
以上操作成功将VOC数据集格式转换成yolo格式后，在正式开始训练之前，还需要修改一些地方。
1、修改voc.yaml文件：yolov5下 train.py 默认使用的是coco.yaml训练的，自己新建一个适用VOC数据集训练的voc.yaml。
首先，修改nc和names的内容，nc：代表自己数据集有多少类，names：代表自己数据集的类的名字；
然后，修改在新建voc.yaml下修改 train 和 val 后面的路径（我这里没用test测试集），改成新生成的 train.txt 和 val.txt 路径地址（注意：不是Main文件夹下的，是上面第3步新生成的！别搞错了！！！ 还有一点，下图红色框部分，改路径地址的时候，两个冒号后面跟路径地址之间要有一个空格！）
2、修改yolov5s.yaml文件：修改models目录下的yolov5s.yaml文件内容，就一处，把nc = 80修改为nc = 20即可。这里我用的是yolov5s.yaml。
3、修改datasets.py文件：做完以上步骤，若直接开始训练，会报错：
AssertionError: train: No labels in 2007_train.cache. Can not train without labels
解决方法：
找到utils/dataset.py文件，ctrl+f 搜索框搜索Define label，将下图红色框中内容修改为’JPEGImages’。原本yolov5代码这里是’images’，但VOC是把图片保存在JPEGImages下的，所以需要修改方能正确读取图片。
开始训练
对train.py进行修改，选择预训练权重，epochs根据自己情况设置；batch-size需要显存，显存小就设置低点。
参考
2022.5.25之前参考链接：
YOLOv5训练自数据集（VOC格式）
VOC格式数据集转yolo(darknet)格式
YOLOv5训练自己的数据集（超详细完整版）
YOLOv5(ultralytics) 训练自己的数据集，VOC2007为例
2022.5.25之后参考链接
主要是不同的数据格式处理脚本，用得到，本人亲测有效
yolov5的数据集准备 | 处理Pascal voc格式的数据集
YOLOV5—数据集格式转化及训练集和验证集划分