YOLOV5：数据集制作
总体流程：
labellmg标记（.xml）-> split.py （生成四个集的txt）-> txt2yolo.py -> 各个图像的txt -> 按照标准规范文件夹 -> 制作yaml文件
（这里注意，要把照片全部换成jpg格式，通过函数转换，而且照片名字中不能带中文）
第一步：使用labellmg进行标记
在汇总的时候要检测是不是一张照片对应一张标签：
这里可以设置为中图标，一个照片一个标签，看哪里出问题了。
第二步：用split.py在新文件中生成四个txt，同时在四个txt中分配好了哪些图片是训练集哪些是验证集
split.py文件配置
--xml
C:\Users\zhaohaobing\PycharmProjects\python-yolov5-project\Data_set_processing\imagesplus
--txt
C:\Users\zhaohaobing\PycharmProjects\python-yolov5-project\Data_set_processing\imagespluss
第三步：xml2yolo.py
这里会报的错：
是照片和标签名字中有中文！！！
解决办法：
第一种：
根据报错的文件名字去.xml和.jpg文件夹搜
第二种：
在生成的图片标签txt文件的文件夹种看卡在哪个文件了，再回去找.xml文件中
第四步：random1.py
随机将照片和标签分配到train和valid中
注意，这里不能命名random，因为python中有random函数，pycharm分不清是调函数还是调程序
第五步：标准化数据集文件夹格式
第六步：制作配置文件 data.yaml
配置文件里要写：数据都去哪读，nc类别数目
train: ../train/images
val: ../valid/images
nc: 2
names: ['锡纸', '塑料']
Original: https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/120397185
Author: zhaohaobingSUI
Title: YOLOV5：数据集制作【照着做你也能训练自己的神经网络】
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