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一.数据准备：

1.数据集格式：

目录结构示例：

datasets/├── images/│   ├── train/  # 训练图片│   └── val/    # 验证图片└── labels/├── train/  # 训练标签└── val/    # 验证标签

每张图片对应一个 .txt 标注文件，内容为：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>  # 归一化坐标（0~1）

2.​将 VOC 格式的数据集转换为 YOLO 格式的数据集：

把 VOC 格式（XML标注）的数据集，转换成 YOLO 格式（TXT文本标注）的数据集，方便 YOLO 模型直接训练。

关键转换步骤：

(1) 坐标转换（核心）​

VOC 的 XML 中存储的是绝对坐标：

<xmin>100</xmin>
<ymin>50</ymin>
<xmax>300</xmax>
<ymax>200</ymax>

👉 转换为 YOLO 的相对坐标（0~1）：
 0 0.25 0.125 0.5 0.375
（格式：类别ID x_中心 y_中心 宽度 高度）

(2) 自动生成类别映射

• 扫描所有 XML 文件，自动提取类别名称（如 cat, dog）。
• 为每个类别分配数字 ID（如 cat→0, dog→1）。

​(3) 文件结构重组

VOC格式目录结构：                          YOLO格式目录结构：
D:/dataset/                              D:/dataset/
├── Annotations/                         ├── images/
│   ├── 001.xml                          │   ├── 001.jpg
│   └── 002.xml                          │   └── 002.jpg
└── JPEGImages/                          └── labels/├── 001.jpg                              ├── 001.txt└── 002.jpg                              └── 002.txt

为什么需要这个转换？

• ​YOLO 不吃 XML：YOLO 系列模型训练时需要的是简单的 TXT 标注文件。
• ​统一标准：避免手动标注格式混乱。
• ​效率提升：自动化转换比手动处理快100倍。

完整代码：

如何使用？

1. 确保你的 VOC 数据集有 Annotations/ 和 JPEGImages/ 目录。
2. 修改代码中的路径：

   voc_data_path = '你的/VOC/数据集路径'
   yolo_data_path = '输出的/YOLO/路径'

3. 运行脚本，得到可直接用于 YOLO 训练的数据集。

import os
import shutil
import xml.etree.ElementTree as ET# VOC格式数据集路径
voc_data_path = 'D:/YOLO/ultralytics-8.3.39/fall'
voc_annotations_path = os.path.join(voc_data_path, 'Annotations')
voc_images_path = os.path.join(voc_data_path, 'JPEGImages')# YOLO格式数据集保存路径
yolo_data_path = 'D:/YOLO/ultralytics-8.3.39/data'
yolo_images_path = os.path.join(yolo_data_path, 'images')
yolo_labels_path = os.path.join(yolo_data_path, 'labels')# 创建YOLO格式数据集目录
os.makedirs(yolo_images_path, exist_ok=True)
os.makedirs(yolo_labels_path, exist_ok=True)# 自动生成类别映射
class_mapping = {}
class_id = 0for voc_annotation in os.listdir(voc_annotations_path):if voc_annotation.endswith('.xml'):tree = ET.parse(os.path.join(voc_annotations_path, voc_annotation))root = tree.getroot()for obj in root.findall('object'):cls = obj.find('name').textif cls not in class_mapping:class_mapping[cls] = class_idclass_id += 1print("自动生成的类别映射：", class_mapping)def convert_voc_to_yolo(voc_annotation_file, yolo_label_file):tree = ET.parse(voc_annotation_file)root = tree.getroot()size = root.find('size')width = float(size.find('width').text)height = float(size.find('height').text)with open(yolo_label_file, 'w') as f:for obj in root.findall('object'):cls = obj.find('name').textif cls not in class_mapping:continuecls_id = class_mapping[cls]xmlbox = obj.find('bndbox')xmin = float(xmlbox.find('xmin').text)ymin = float(xmlbox.find('ymin').text)xmax = float(xmlbox.find('xmax').text)ymax = float(xmlbox.find('ymax').text)x_center = (xmin + xmax) / 2.0 / widthy_center = (ymin + ymax) / 2.0 / heightw = (xmax - xmin) / widthh = (ymax - ymin) / heightf.write(f"{cls_id} {x_center} {y_center} {w} {h}\n")# 遍历VOC数据集的Annotations目录，进行转换
for voc_annotation in os.listdir(voc_annotations_path):if voc_annotation.endswith('.xml'):voc_annotation_file = os.path.join(voc_annotations_path, voc_annotation)image_id = os.path.splitext(voc_annotation)[0]voc_image_file = os.path.join(voc_images_path, f"{image_id}.jpg")yolo_label_file = os.path.join(yolo_labels_path, f"{image_id}.txt")yolo_image_file = os.path.join(yolo_images_path, f"{image_id}.jpg")convert_voc_to_yolo(voc_annotation_file, yolo_label_file)if os.path.exists(voc_image_file):shutil.copy(voc_image_file, yolo_image_file)print("转换完成！")

二.模型处理：

1.训练模型：

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"
from ultralytics import YOLOmodel = YOLO("yolo11n.pt")  # Load a pretrained model
results = model.train(data="D:/YOLO/ultralytics-8.3.39/data.yaml",epochs=100, imgsz=640, batch=16,device=0,workers=0, iou=0.4)

2.使用模型：

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"
from ultralytics import YOLO# Load a model
model = YOLO("D:/YOLO/ultralytics-8.3.39/runs/detect/train5/weights/best.pt")# Perform object detection on an image
results = model("图片地址")
results[0].show()

3.pt转onnx：

import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'
from ultralytics import YOLO# 加载 YOLOv11 模型
model = YOLO('D:/YOLO/ultralytics-8.3.39/runs/detect/train3/weights/best.pt')# 导出为 ONNX 格式
model.export(format='onnx', imgsz=640)

三.数据分析：

对比不同训练过程的结果​（如不同模型或训练策略），通过图表展示以下指标：

• ​精度指标：Precision、Recall、mAP@50、mAP@50-95
• ​损失指标：训练集和验证集的Box/Class/DFL损失

项目目录：

项目目录/
├── plot_results.py          # 当前脚本
├── env/                     # 存放训练结果的目录
│   ├── results.csv          # 第一次训练结果
│   └── results-final.csv    # 第二次训练结果

 然后修改配置文件路径：

results_files = ['./env/results.csv',        # 第一个训练结果文件'./env/results-final.csv'   # 第二个训练结果文件
]custom_labels = ['yolov11',                 # 第一个结果的图例标签'yolov11-ema'              # 第二个结果的图例标签
]

• ​替换路径：将./env/改为你的实际结果文件路径（如runs/train/exp1/results.csv）
• ​自定义标签：修改custom_labels中的名称，用于区分不同曲线（如"yolov11-baseline"）

 修改对比指标：

# 示例：添加F1分数对比
metrics = ['metrics/precision(B)', 'metrics/recall(B)', 'metrics/mAP50(B)', 'metrics/F1'
]
labels = ['Precision', 'Recall', 'mAP@50', 'F1 Score'
]

调整图表布局：

plot_comparison(metrics, labels, custom_labels, layout=(3, 2))  # 改为3行2列

 保存图表：

plt.savefig('training_comparison.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

下面是完整代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 训练结果列表
results_files = ['./env/results.csv','./env/results-final.csv'
]# 与results_files顺序对应
custom_labels = ['yolov11','yolov11-ema',
]#
def plot_comparison(metrics, labels, custom_labels, layout=(2, 2)):fig, axes = plt.subplots(layout[0], layout[1], figsize=(15, 10))  # 创建网格布局axes = axes.flatten()  # 将子图对象展平，方便迭代for i, (metric_key, metric_label) in enumerate(zip(metrics, labels)):for file_path, custom_label in zip(results_files, custom_labels):df = pd.read_csv(file_path)# 清理列名中的多余空格df.columns = df.columns.str.strip()# 检查 'epoch' 列是否存在if 'epoch' not in df.columns:print(f"'epoch' column not found in {file_path}. Available columns: {df.columns}")continue# 检查目标指标列是否存在if metric_key not in df.columns:print(f"'{metric_key}' column not found in {file_path}. Available columns: {df.columns}")continue# 在对应的子图上绘制线条axes[i].plot(df['epoch'], df[metric_key], label=f'{custom_label}')axes[i].set_title(f' {metric_label}')axes[i].set_xlabel('Epochs')axes[i].set_ylabel(metric_label)axes[i].legend()plt.tight_layout()  # 自动调整子图布局，防止重叠plt.show()if __name__ == '__main__':# 精度指标metrics = ['metrics/precision(B)', 'metrics/recall(B)', 'metrics/mAP50(B)', 'metrics/mAP50-95(B)']labels = ['Precision', 'Recall', 'mAP@50', 'mAP@50-95']# 调用通用函数绘制精度对比图plot_comparison(metrics, labels, custom_labels, layout=(2, 2))# 损失指标loss_metrics = ['train/box_loss', 'train/cls_loss', 'train/dfl_loss', 'val/box_loss', 'val/cls_loss', 'val/dfl_loss']loss_labels = ['Train Box Loss', 'Train Class Loss', 'Train DFL Loss', 'Val Box Loss', 'Val Class Loss', 'Val DFL Loss']# 调用通用函数绘制损失对比图plot_comparison(loss_metrics, loss_labels, custom_labels, layout=(2, 3))