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Yolo 系列人工智能数据集划分脚本

人工智能数据集划分脚本

你好，欢迎使用本脚本。本脚本食用方法十分简单，原理是提取目录中的文件名称，随机打乱，放到对应的数组中，后续再对数组中的内容进行对比，提取存在标签的图片，最后将图片和标签划分到训练集、验证集、测试集。

怎么使用？

不想修改？

默认情况下，我提供了一个自动选择根路径的函数，如果你不做任何修改，可以直接按要求选择未划分的数据集即可。

各个集的划分情况如下：

训练集：70%

验证集：20%

测试集：10%

我很勤快？

如果不能满足你的需求，那么请按要求修改：

1、修改数据划分比例

查看脚本第86行，修改数组中的两个元素即可，第一个对应训练集，第二个对应验证集，测试集会自动计算剩余空间。

PERCENTAGE = [0.7, 0.2]

2、修改路径

如果可视化选择工具无法满足需求，那么您的路径可能需要更改，更改路径请查看脚本第78行~80行，将脚本第78行注释，修改第80行代码。

# tk.Tk().withdraw()
# 打开资源管理器对话框选择根路径
PATH = r"D:\Projects\Python\yolov5-6.1\traffic_light_data"