UA-DETRAC-Format-Converter

将 UA-DETRAC 数据集转换为 YOLOv5 所支持的格式

Convert UA-DETRAC dataset to the dataset format supported by YOLOv5

依赖 Requirements

$ pip install tqdm

快速开始 Quick Start

首先下载数据集 UA-DETRAC 到在你希望生成 YOLOv5 所支持格式数据集的根目录下，并将 process.py 文件放在该目录下。例如：

First, download the data set UA-DETRAC to a directory, and put the process.py file in that directory. Example:

├── UA-DETRAC
│   ├── Insight-MVT_Annotation_Train
│   ├── Insight-MVT_Annotation_Test
│   ├── DETRAC-Train-Annotations-XML
│   ├── DETRAC-Test-Annotations-XML
│   └── process.py
├── yolov5
│   └── ......

进入到 UA-DETRAC 目录下：

Enter the UA-DETRAC directory:

$ cd UA-DETRAC

并执行：

And execute:

$ python process.py

等待程序执行完毕，生成 YOLOv5 所支持格式的数据集：

Wait for the program execution to complete and generate the dataset supported by YOLOv5:

├── UA-DETRAC
│   ├── Insight-MVT_Annotation_Train
│   ├── Insight-MVT_Annotation_Test
│   ├── DETRAC-Train-Annotations-XML
│   ├── DETRAC-Test-Annotations-XML
│   ├── images
│   │   ├── train
│   │   │   ├── MVI_20011_img00053.jpg
│   │   │   └── ......
│   │   └── val
│   │       ├── MVI_39031_img00164.jpg
│   │       └── ......
│   ├── labels
│   │   ├── train
│   │   │   ├── MVI_20011_img00053.txt
│   │   │   └── ......
│   │   └── val
│   │       ├── MVI_39031_img00164.txt
│   │       └── ......
│   └── process.py
├── yolov5
│   └── ......

最后在 YOLOv5 项目中添加数据集配置文件，并将如下代码填写入文件内：

Finally, the dataset configuration file is added to the yolov5 project, and the following code is filled in the file:

path: ../UA-DETRAC
train: images/train
val: images/val
test:

nc: 5
names: ['others', 'car', 'van', 'bus']