YOLO v11实时目标检测3:训练数据集格式说明

一、Yolov11简介

YOLOv11 是 YOLO 系列的最新版本,它不仅在目标检测方面表现出色,还引入了对象分割和多目标跟踪的功能。本文将介绍如何使用 YOLOv11 进行人流统计、车流统计以及跟踪的实际应用。

二、Yolo v11训练数据集格式说明

2.1 数据组织:

2.2 格式说明:

如说图所示:

Coco8为数据集名称:

(1)Images为图片文件文件夹

 -  train:训练集图片文件夹

            0000000000001.jpg

            0000000000002.jpg

 -  val: 评估集图片文件夹

           0000000000010.jpg

           0000000000011.jpg

(2)labesl为标签文件文件夹【标签文件和图片文件文件夹一一对应】

- train: 训练集标签文件夹

        0000000000001.txt

        0000000000002.txt

- val:  评估集标签文件夹

           0000000000010.txt

           0000000000011.txt

标签文件格式如下图所示:

三、总结

了解 YOLOv11 的数据集格式对于成功地进行目标检测任务至关重要。通过遵循上述指南,你可以轻松地准备和组织你的数据集,从而充分发挥 YOLOv11的强大性能。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和使用 YOLOv11的数据集格式。如果你有任何问题或需要进一步的帮助,请随时联系我!

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转载自blog.csdn.net/zhangziliang09/article/details/142681686
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