本文主要是介绍Yolov5训练自己的数据集之制作数据集，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在VOC 2018文件夹下有五个文件夹，搜集好的图片放在JPEGImages文件夹下；标注后数据保存在Annotations文件夹下；labels文件夹在数据集的训练时用到；在ImageSets文件夹下有下面三个文件夹，在Main文件夹中有一个train.txt文件，后面数据集训练会详细讲解。
三、数据集标注
接下来就是对20个图片做标注了，这一步，需要大家细心，一个图片都不能少，20个还好，如果是好几千甚至几万呢？
我们用到的软件是LabelImg。
大家直接点击打开使用即可。
它会自动运行一个黑窗体，然后打开软件，不需要大家自己编译运行，不用担心有代码错误的问题。我个人习惯最大化，大家根据自己习惯调节。
一般情况下，我们只需要做如下几个步骤。
1.打开图片所在文件夹。选择图片文件夹，就会在右下角显示文件夹下所有的图片。
2.修改输出文件夹，报错标注数据。
3.图片标注。
输入法切换为英文，然后按“W”，会出现下面的十字。
然后按住鼠标左键，拖动，直到将全部目标包括在内，注意，选择区域尽量小。
放开鼠标就是下面的样子，在文本框中输入目标名称，例如：head。
在右上角就会多一个类别：
然后依次点击-save保存-Next Image下一张
再次按W的时候，他会显示，默认为head，如果你有多个类别，那就从下面选择即可。
然后一直重复：W - 鼠标选择 - save - next image ；直到所有都标注完成。
标注完成后，就会在Annotations文件夹下产生如下的xml文件。
打开这个文件，就可以看到保存的就是我们标注好的信息。任意打开一个，文件内容如下：
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这篇关于Yolov5训练自己的数据集之制作数据集的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
