YOLO格式的数据标签详解：目标检测中的关键规范

YOLO格式的数据标签详解：目标检测中的关键规范

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/liuchenbaidu/article/details/140270674

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。在使用YOLO进行目标检测时，数据标签的格式和规范非常重要。本文将详细介绍YOLO格式的数据标签及其具体应用。

YOLO格式标签的基本规范

每个图像对应一个.txt文件，如果图像中没有检测对象，则不需要创建.txt文件。.txt文件的具体格式如下：

1. 每行代表一个对象：每个检测到的对象占用一行。
2. 数据格式：每一行的数据格式为class x_center y_center width height。
3. 坐标归一化：边框坐标必须是归一化的xywh格式，范围从0到1。如果框以像素为单位，需要将x_center和width除以图像宽度，将y_center和height除以图像高度。
4. 类别索引：类号是零索引的，从0开始计数。

示例说明

下图展示了一个具体的标签文件示例：

该图像包含两个检测对象：

• 两个人（类0）
• 一条领带（类27）

对应的标签文件内容如下：

0 0.45 0.5 0.1 0.2
0 0.55 0.5 0.1 0.2
27 0.5 0.6 0.05 0.1

总结

YOLO格式的数据标签规范清晰且易于理解，通过归一化的坐标系统和零索引的类别编号，可以有效地组织和处理目标检测数据。对于机器学习和计算机视觉领域的研究者和开发者来说，掌握YOLO格式的数据标签规范是非常重要的。