YOLO系列之统计各类型标签数量

2024-07-12 16:20| 来源: 网络整理| 查看: 265

YOLO系列之统计各类型标签数量

文章目录 YOLO系列之统计各类型标签数量前言YOLO系列数据集格式代码实现一句话总结：本文用于统计 YOLOv8格式数据集中各类型标签数量。

前言

本系列的其他博客——YOLO系列之数据集划分（以YOLOv8为例），有需要可以参考。

YOLO系列数据集格式

在数据集中，图像文件存放于images目录下，对应的YOLO格式的txt标签文件要存放于labels目录下，而且要在images和labels目录下分别建立train训练集、valid验证集、test 测试集（可选，但强烈建议要有！）子目录，如下展示：

dataset - images - train - 1.jpg - 5.jpg # 因为要随机划分，所以数字是随机写的，下面也一样 - ... - valid - 2.jpg - 7.jpg - ... - test - 3.jpg - 9.jpg - ... - labels - train - 1.txt - 5.txt - ... - valid - 2.txt - 7.txt - ... - test - 3.txt - 9.txt - ...

实际目录如下图： YOLOv8格式数据集

代码实现

以下代码可以直接复制运行（只需要修改root路径）

本代码会输出训练集train、验证集valid和测试集test中各类型标签数量，格式为数据集（如train） done! labels_count: {'标签编号如（0）': 标签数量}，如果是多目标的话，则为数据集（如train） done! labels_count: {'0': 111， ‘1’:222, '2':333}。最后输出总的数量：all sets done! labels_count: {'标签编号如（0）': 标签数量}。代码如下：

import os def labels_count(root): ''' 统计数据集中每个类别的数量 args: root:yolog格式数据集的label路径 return: labels_count:数据集中每个类别的数量 ''' labels_count = {} for dir in os.listdir(root): labels_dir_count = {} if dir in ['train', 'valid', 'test']: label_dir = os.path.join(root, dir) label_files = os.listdir(label_dir) # 展示目标文件夹下所有的文件名 label_files = list(filter(lambda x: x.endswith('.txt'), label_files)) # 取到所有以.txt结尾的yolo格式文件 for label_file in label_files: with open(os.path.join(label_dir, label_file), 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: line = line.strip().split() class_name = line[0] if class_name in labels_count: labels_count[class_name] += 1 else: labels_count[class_name] = 1 if class_name in labels_dir_count: labels_dir_count[class_name] += 1 else: labels_dir_count[class_name] = 1 print(f'{dir} done!', 'labels_count:', labels_dir_count) return labels_count if __name__ == '__main__': root = r'dataset\labels' # dataset为你的YOLOv8格式的数据集 labels_cnt = labels_count(root) print('all sets done! labels_count:', labels_cnt)

在我的数据集上输出如下：

test done! labels_count: {'0': 874} train done! labels_count: {'0': 7027} valid done! labels_count: {'0': 869} all sets done! labels_count: {'0': 8770}

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