本篇文章介绍yolo目标检测数据集的一般格式，及如何借助labelimg标注软件对图片进行标注。最后对数据集进行划分，并将数据集组织为ultralytics框架可用的目录结构，使数据集能够利用ultralytics框架对yolo3、yolo5、yolo8、yolo9、yolo10等进行训练。
1.安装labelimg标注软件
安装该标注软件较为简单，需要事先安装好Python。安装好python之后，直接在命令行窗口通过pip即可安装labelimg标注软件
pip install labelImg
安装好之后，接着直接在命令行中输入labelimg命令，即可启动labelimg软件，接着系统会自动弹窗显示软件界面，有了界面即可点击界面中的按钮对图片进行标注。
2、对图片进行标注
下面以test_img文件夹（该目录下有一些施工人员的图片）下的图片为例，介绍一下如何用labelimg标注软件对图片进行标注，我们的标注目标是对戴安全帽的人和未戴安全帽的人头部进行标注，戴安全帽标签为helmet、未戴安全帽标签为head。
首先，点击 Open Dir 按钮，弹出文件夹选择，选择我们实现准备好的图片
接着labelimg界面中会显示选中的文件夹下第一张图片
标注之前需要选择数据集保存的格式，这里有三种格式：yolo、ml、voc,我们这里选择yolo格式，点击下图的按钮进行切换选择。
紧接着点击‘Create RectBox’按钮，然后按住鼠标左键不放并拖动鼠标，对目标进行拉框标注，框好之后松开鼠标左键自动弹出标签选择框（如下图步骤3），在输入框中输入标签即可（注意标签名称不能为中文及特殊字符，只能是英文或者数字）。最后点击左侧工具栏的'Save按钮'对当前标注好的图片进行保存，保存的文件为.txt文本
标注完并保存当前标注好的图片之后，点击左侧工具栏 ‘Next Image’对下一张图片进行标注，保存，依次往复。下面一段视频为整个步骤的实操演示：
3、标注文件结构内容分析
标注好之后，该目录下会多出一系列的.txt文本文件，图片及txt文件都存放在一个目录中，注意每张图片及其对应的txt标注文件的文件名是一模一样的，即图片和标签文件一一对应。
其中，classes.txt中记录了该数据集的所有标签