VOC格式数据集转yolo(darknet)格式

一、前言

在上一篇文章中我们已经了解了VOC数据集的组织格式，如果我们想要训练自己的数据集，那么就可以按照VOC的格式来组织你的数据。

当然可能需要借助一些工具，这个以后有机会再说！！！

但是，官方的darknet版本的yolov3、yolov4所需的数据格式并不是这样的，我们还需要做一些转换。但是好消息是，我们可以利用一些python脚本来帮助我们快速完成格式转换！！！

二、yolo的数据格式

前面说到，yolo的数据格式和voc的有一些不同，主要体现在类别和坐标信息的组织形式不同，也即前者并不是直接使用上一篇文章中说到的.xml文件读取数据，而是使用以一定格式保存类别和坐标信息的.txt文件来读取数据。那么yolo保存类别和坐标信息的格式具体是怎样的呢？见下图：

一个.txt对应一张图片，并且它们的名字是一样的。

一行对应一个物体，第一部分是class_id，后面四个数分别是BoundingBox