YOLOX训练自己的数据集(voc)

github地址https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

1.准备数据集

目录结构YOLOX/datasets/VOCdevkit/VOC2007/

JPEGImages(存放图片)

Annotations(标注xml)

ImageSets(makeTxt.py生成) /新建Main,将生成文件移动到Main下,或者直接修改代码

labels(makeLabel.py生成)

makeTxt.py

# coding:utf-8

import os
import random
import argparse

parser = 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/Main
parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()

trainval_percent = 1.0
train_percent = 0.9
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath 

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原文链接:https://blog.csdn.net/Echoo0/article/details/119206242

MollyHoo

我还没有学会写个人说明!

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