yolov56.2分类算法实现流程及原理

本文主要介绍了yolov5-6.2分类算法的详细实现流程及原理。首先，对数据集进行划分时可以使用以下脚本。脚本会将数据集随机划分为训练集和测试集。通过这种方式可以确保训练和测试的数据集之间没有交叉。脚本的具体实现如下：

import os
import random

def split_dataset(dataset_dir, train_ratio):
    file_list = os.listdir(dataset_dir)
    random.shuffle(file_list)
    train_size = int(len(file_list) * train_ratio)

    train_list = file_list[:train_size]
    test_list = file_list[train_size:]

    with open("train.txt", "w") as f:
        f.write('\n'.join(train_list))

    with open("test.txt", "w") as f:
        f.write('\n'.join(test_list))

dataset_dir = "/path/to/dataset"
train_ratio = 0.8
split_dataset(dataset_dir, train_ratio)