YOLO系列算法使用bdd100k数据集训练的数据预处理及格式转换python代码

资源内容介绍

内容简介本资源提供了一套针对BDD100K数据集的Python代码，旨在辅助用户完成YOLO系列算法训练前的数据预处理及格式转换工作。内容概要上，该代码能够处理BDD100K数据集的复杂标注信息，包括图像路径、类别标签、边界框坐标等，并将其转换为YOLO算法训练所需的特定格式（如TXT文件），同时可能包括图像增强、归一化等预处理步骤，以优化训练效果。适用人群：深度学习爱好者与研究者，特别是专注于目标检测领域的学者和学生。开发人员，需要利用BDD100K数据集进行YOLO算法训练的工程师。寻求提升数据处理效率与准确性的数据科学家。能学到什么：了解BDD100K数据集的标注结构与特点。掌握将BDD100K数据集转换为YOLO训练格式的方法。学习图像预处理技术，如数据增强、归一化等，在目标检测训练中的应用。提升Python编程能力，特别是文件操作、数据处理及条件逻辑的实现。阅读建议：在阅读前，建议对BDD100K数据集和YOLO算法有一定的了解。逐步执行代码，理解每一步的作用，特别是数据解析、预处理和格式转换的逻辑。尝试修改代码中的参数，如调整数据增强的