目标检测常用数据集格式
制作自定义VOC格式的数据集时，需构建三个文件夹：JPEGImages、Annotations和ImageSets/Main，其中Main文件夹存放train.txt、val.txt和test.txt等数据集划分文件。构建VOC格式数据集相对简单，因为LabelImg等工具生成的xml标注就是VOC格式所需的。
钓鱼行为数据集：手握鱼竿的人，700张图片，nc1类别（包括50手持树枝背景图）船舶船只检测数据集：6983张图片，nc6类别 螺栓头缺陷数据集：428张图片，nc9类别 西红柿成熟度数据集：3251张图片，nc5类别 烟火烟雾火数据集：2555张图片，nc2类别 总结：目标检测YOLO格式数据集，亲测效果优秀。
数据集划分：训练集、验证集和测试集的划分情况对模型开发和评测至关重要。评估标准：采用mAP作为评估标准，用于计算模型在目标检测任务上的性能。提交格式：研究者需按照规定的格式提交预测结果，以便在PASCAL VOC评价服务器上进行性能评估。
提交格式：包括分类和检测任务的文本文件，以及相应的标注信息。组织结构：数据集的下载和组织结构包括AnnOTAtions、ImageSets等文件夹，详细说明了图片、标签和分割文件的组织方式。地位与意义：基石地位：尽管MS COCO数据集在近年来更受欢迎，但PASCAL VOC作为目标检测和分割领域的基石，其重要性不容忽视。
Labelimg是一款开源的数据标注工具，提供三种标签格式：VOC标签格式（xml文件）、YOLO标签格式（txt文件）、createML标签格式（json格式）。本文将详细介绍在Windows系统中安装Labelimg以及如何使用它来制作深度学习目标检测数据集。在安装Labelimg之前，确保python版本为8，因为过高版本可能导致程序闪退。
labelme怎么将上一张图片的框保存运用到下一张图片上?
1、在下张图片上随便标注一下，生成下一张图片的.json标注文件。将已标注的.json文件“SHApes”：后的中括号内容粘过来。
2、选择需要标注的图片路径，打开labelme工具。 使用鼠标右键选择Create Rectangle。 点击鼠标左键绘制标注框，输入目标名称，点击OK保存。 使用Save按钮保存标注文件，确保json文件保存在正确位置。 通过Next Image按钮进行下一张图片的标注。
3、切换图片：使用快捷键“A”跳转至下一张图片，“D”返回上一张图片。查看标注结果：完成所有图片的标注后，界面下方会显示文件夹内的组织结构，每张图片对应一个同名的json格式标签文件。重新打开标注任务：若需查看或编辑图片上的标记框，再次打开Labelme，选择“Open Dir”即可加载之前的标注任务。
4、首先，安装LabelMe需在Anaconda环境中执行命令pip install labelme 然后在命令行输入 labelme 即可启动软件。用户界面简洁，功能布局合理。使用LabelMe标注图片，可选择多边形、矩形、圆形等形状进行标记。绘制完毕后，弹出标签命名对话框，输入标签名称，单击确认完成标注。
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我是域帮网的签约作者“真实自由”！
希望本篇文章《labelme源码分析的简单介绍》能对你有所帮助！
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