YOLOv5数据集配置文件参数作用和用法

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YOLOv5数据集配置文件

时间：2021年11月3日16:53:47

版本：当前代码的release版本为v6.0

命令：git clone -b v6.0 https://github.com/ultralytics/yolov5.git

注意：v6.0使用wandb会有问题，这个bug目前已经修复 5308

数据集配置文件：data\coco.yaml

目前已经实现的公开数据集有9个，如果是使用公开数据集的配置文件，训练公开数据集，按照文件的配置，会把公开数据集下载到代码父级目录下的datasets文件夹下

COCO数据集

以COCO数据集为例，文件结构为：

# data\coco.yaml

parent
├── yolov5
└── datasets
    └── coco  ← downloads here

在COCO数据集的配置文件中有以下参数：

path

path: …/datasets/coco # dataset root dir

这是数据集的路径，相对于代码的根目录；如果没有这个参数，则默认当前路径，也就是代码根目录；

使用path的路径与后面的train、val、test的路径或文件或文件名进行拼接，得到对应路径

    # train.py
    # Parse yaml
    path = extract_dir or Path(data.get('path') or '')  # optional 'path' default to '.'
    for k in 'train', 'val', 'test':
        if data.get(k):  # prepend path
            data[k] = str(path / data[k]) if isinstance(data[k], str) else [str(path / x) for x in data[k]]

train

train: train2017.txt # train images (relative to ‘path’) 118287 images

这是训练集，路径相对于前面的path，这里不能为绝对路径，因为代码（utils\general.py中的check_dataset函数）中会将路径进行拼接；文件中每一行存储训练集中的一张图片的路径；

.txt中的路径需要有/images/，因为datasets.py中的img2label_paths()会自动将images替换为labels。

额外数据集或者增强的数据可以单独放在一个文件夹，换行，缩进，加-（参考data\GlobalWheat2020.yaml），具体代码：utils\general.py中的check_dataset()

即：

train: 
  - train1.txt
  - train2.txt
  - train3.txt

val

val: val2017.txt # train images (relative to ‘path’) 5000 images

这是验证集，参考train；

test

test: test-dev2017.txt # 20288 of 40670 images, submit to https://competitions.codalab.org/competitions/20794

这是测试集，参考train；

nc

nc: 80 # number of classes

类别数，这个参数必须要有，否则将报错；

names

names: [‘person’, …, ‘toothbrush’] # class names

类别名称，按照索引与标注数据对应；如果没有这个参数，则会根据参数nc自动命名类别名对class_i，i为索引；

如果训练的命令设置了--single-cls，那么nc会被设置为1，同时names如果提供了不止一个类别名，那么类别名将被设置为item

    # train.py
    names = ['item'] if single_cls and len(data_dict['names']) != 1 else data_dict['names']  # class names

download

download: …

下载数据集的代码或命令行。如果是使用自己的数据集，不需要下载的话，需要把这个参数去掉。

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