Update yolov5 yaml to coco

Author: SWHL

README.md

@@ -1,21 +1,3 @@
-#### darknet格式数据→COCO
-- darknet训练数据目录结构（详情参见`dataset/darknet`）：
-  ```text
-  darknet
-  ├── class.names
-  ├── gen_config.data
-  ├── gen_train.txt
-  ├── gen_valid.txt
-  └── images
-      ├── train
-      └── valid
-  ```
-
-- 转换
-  ```shell
-  python darknet2coco.py --data_path dataset/darknet/gen_config.data
-  ```
-
 #### YOLOV5格式数据→COCO
 - 值得一提的是，由标注软件[labelImg](https://github.com/tzutalin/labelImg)标注所得yolo格式数据，也可由该脚本做转换。前提是满足以下数据目录结构。
 - YOLOV5训练格式目录结构（详情参见`dataset/YOLOV5`）：
@@ -52,16 +34,45 @@
 
 - YOLOV5 yaml 数据文件需要包含：
     ```text
-    YOLOV5 yaml
-    ├── path(str, the root path)
-    ├── train(Train sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..])
-    ├── val(val sets, similar as train)
-
+    YOLOV5_yaml/
+    ├── images
+    │   ├── train
+    │   │   ├── images(13).jpg
+    │   │   └── images(3).jpg
+    │   └── val
+    │       ├── images(13).jpg
+    │       └── images(3).jpg
+    ├── labels
+    │   ├── train
+    │   │   ├── images(13).txt
+    │   │   └── images(3).txt
+    │   └── val
+    │       ├── images(13).txt
+    │       └── images(3).txt
+    └── sample.yaml
     ```
 
 - 转换
   ```shell
-  python yolov5_cfgfile_2_coco.py --cfg_file dataset/sample.yaml
+  python yolov5_yaml_2_coco.py --yaml_path dataset/YOLOV5_yaml/sample.yaml
+  ```
+
+#### darknet格式数据→COCO
+- darknet训练数据目录结构（详情参见`dataset/darknet`）：
+  ```text
+  darknet
+  ├── class.names
+  ├── gen_config.data
+  ├── gen_train.txt
+  ├── gen_valid.txt
+  └── images
+      ├── train
+      └── valid
+  ```
+
+- 转换
+  ```shell
+  python darknet2coco.py --data_path dataset/darknet/gen_config.data
   ```
 
 #### 可视化COCO格式标注格式

dataset/YOLOV5_yaml/images/train/images(13).jpg

@@ -0,0 +1 @@
+0 0.497537 0.395161 0.807882 0.653226

dataset/YOLOV5_yaml/images/train/images(3).jpg

@@ -0,0 +1,5 @@
+0 0.274554 0.205357 0.388393 0.383929
+0 0.754464 0.207589 0.375000 0.379464
+0 0.504464 0.511161 0.339286 0.343750
+0 0.243304 0.792411 0.379464 0.379464
+0 0.774554 0.796875 0.370536 0.370536

dataset/YOLOV5_yaml/images/val/images(13).jpg

@@ -0,0 +1 @@
+0 0.497537 0.395161 0.807882 0.653226

dataset/YOLOV5_yaml/images/val/images(3).jpg

@@ -0,0 +1,5 @@
+0 0.274554 0.205357 0.388393 0.383929
+0 0.754464 0.207589 0.375000 0.379464
+0 0.504464 0.511161 0.339286 0.343750
+0 0.243304 0.792411 0.379464 0.379464
+0 0.774554 0.796875 0.370536 0.370536

dataset/YOLOV5_yaml/labels/train/images(13).txt

@@ -0,0 +1,12 @@
+# 该配置文件和yolov5项目使用的一样
+
+# dataset root dir
+path: dataset/YOLOV5_yaml
+train:  # train images (relative to 'path')
+  - images/train
+val: # val images (relative to 'path')
+  - images/val
+
+# Classes
+nc: 1  # number of classes
+names: ['stamp']  # class names