1.建立自己的数据集文件夹

annotations：保存标注（xml文件）

imageset:图片分类  训练集，验证集，测试集

jpeg:搜集的图片

lables:

2.添加图片并且标注（labellmg软件）

 

 分别框取每个图片中的元素并添加标签

然后点击save保存到annotations文件夹的xml文件中

3.生成txt文件

注：这里的pscalvoc文件包含了所有数据，下面三个训练集，验证集，测试集按照7：2：1分配

 操作：可以使用命令行语句操作：

                1.python-->进入python环境

                2.获取文件名字：

                        （以下是命令行截段分类，随即分类的方法(用python生成需要的文件)请看我上一篇文章）

import os,glob
path = r"D:\PC\Yolo-for-k210\Yolo-for-k210\Train_Image\MyImage\JPEGImages"
path_list = os.listdir(path)
path_list.sort()
print(len(path_list))
for i in path_list[0:path_list*0.7]
    print(i:[-4]+"-1")
for i in path_list[path_list*0.7:path_list*0.9]
     print(i:[-4]+"-1")
for i in path_list[path_list*0.9:-1]
     print(i:[-4]+"-1")

                3.复制打印出来的文件名粘贴到对应的txt文件中（切记粘贴后文件末尾不要留回车）

4.生成anchors

 注：结果是随机的。当你有错误时，就重新运行它

5.下载预训练模型

 6.Train