将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集,并可自动划分训练集和验证集
请先确保所有数据集图片和labelme标注文件都存放在一个文件夹内。脚本根据文件名对图片-标注进行匹配。
python convert_folder.py 待转换的文件夹 输出文件夹 训练集占比
示例:
python convert_folder.py examples datasets 0.8
示例:
from ultralytics import YOLO
from ultralytics import settings
settings.update({'datasets_dir': './'})
model = YOLO('yolov8n-seg.yaml').load('yolov8n.pt') # build from YAML and transfer weights
if __name__ == '__main__':
# Train the model
results = model.train(data='./datasets/yolo.yaml', epochs=100, imgsz=640)
YOLOV8找不到训练集和测试集文件
YOLOV8在查找路径时,会将三个路径拼接到一起:
- setting中的datasets_dir
- 数据集yaml中的path
- 数据集yaml中的train、value
可以通过以下方式来修改 datasets_dir:
from ultralytics import settings
settings.update({'datasets_dir': './'})