礦井人員數(shù)據(jù)集，用于目標檢測，深度學習，采用txt打標簽，即yolo格式，也有原文件可以自己轉(zhuǎn)換?？偣?500張圖片的數(shù)據(jù)量，劃分給訓練集2446張：

### 礦井人員數(shù)據(jù)集用于目標檢測的詳細說明

#### 1. 數(shù)據(jù)集概述
礦井人員數(shù)據(jù)集是一個專門用于目標檢測任務的數(shù)據(jù)集，旨在通過深度學習模型識別和定位礦井環(huán)境中的工作人員。該數(shù)據(jù)集包含3500張圖片，每張圖片中都有一個或多個礦工。為了訓練和評估目標檢測模型，這些圖片已經(jīng)被標注為YOLO（You Only Look Once）格式，這是一種廣泛使用的對象檢測框架。

#### 2. 數(shù)據(jù)集特點
- **圖像數(shù)量**：總共3500張圖片。
- **圖像內(nèi)容**：圖片主要包含礦井環(huán)境中的工人，可能包括不同的工作場景、光照條件和背景。
- **標注格式**：采用YOLO格式進行標注，每個目標在圖片中的位置用邊界框表示，并附有類別標簽。
- **數(shù)據(jù)劃分**：
? - **訓練集**：2446張圖片，用于訓練模型。
? - **驗證集**：通常建議將剩余的圖片（約1054張）劃分為驗證集和測試集。例如，可以將其中80%（約843張）作為驗證集，20%（約211張）作為測試集。

#### 3. YOLO 標注格式
YOLO 標注格式是一種基于文本文件的標注方法，每個圖片對應一個 `.txt` 文件。每個 `.txt` 文件中包含多行數(shù)據(jù)，每行代表一個目標，格式如下：

```
class_id x_center y_center width height
```

- **class_id**：目標類別的索引（從0開始）。
- **x_center, y_center**：邊界框中心點相對于圖片寬度和高度的歸一化坐標（0到1之間）。
- **width, height**：邊界框的寬度和高度相對于圖片寬度和高度的歸一化值（0到1之間）。

例如，如果一張圖片的尺寸是640x480像素，且有一個礦工的邊界框位于 (100, 150) 到 (300, 350)，那么對應的標注可能是：

```
0 0.25 0.5 0.5 0.5
```

這里 `0` 表示礦工類別，`0.25` 和 `0.5` 分別是邊界框中心點的歸一化坐標，`0.5` 和 `0.5` 是邊界框的寬度和高度的歸一化值。

#### 4. 數(shù)據(jù)預處理
在使用數(shù)據(jù)集之前，需要進行一些預處理步驟，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。

- **圖像標準化**：將所有圖像調(diào)整為相同的尺寸（例如640x480），以便于模型訓練。
- **標簽轉(zhuǎn)換**：如果原始數(shù)據(jù)不是 YOLO 格式，需要編寫腳本將其轉(zhuǎn)換為 YOLO 格式。
- **數(shù)據(jù)增強**：為了增加模型的泛化能力，可以對圖像進行旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等增強操作。
- **數(shù)據(jù)清洗**：檢查并刪除標注錯誤或圖像質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)。

#### 5. 數(shù)據(jù)集劃分
為了訓練和評估模型，需要將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集。

- **訓練集**：2446張圖片，用于訓練模型。
- **驗證集**：843張圖片，用于調(diào)優(yōu)模型超參數(shù)和選擇最佳模型。
- **測試集**：211張圖片，用于最終評估模型性能。

可以使用以下代碼來劃分數(shù)據(jù)集：

```python
import os
import random
import shutil

# 數(shù)據(jù)集路徑
dataset_path = 'path_to_dataset'
image_dir = os.path.join(dataset_path, 'images')
label_dir = os.path.join(dataset_path, 'labels')

# 創(chuàng)建輸出目錄
train_image_dir = os.path.join(dataset_path, 'train', 'images')
train_label_dir = os.path.join(dataset_path, 'train', 'labels')
val_image_dir = os.path.join(dataset_path, 'val', 'images')
val_label_dir = os.path.join(dataset_path, 'val', 'labels')
test_image_dir = os.path.join(dataset_path, 'test', 'images')
test_label_dir = os.path.join(dataset_path, 'test', 'labels')

os.makedirs(train_image_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(train_label_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(val_image_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(val_label_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(test_image_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(test_label_dir, exist_ok=True)

# 獲取所有圖片文件名
image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png')]
random.shuffle(image_files)

# 計算分割點
train_split = int(0.7 * len(image_files))
val_split = int(0.9 * len(image_files))

# 劃分數(shù)據(jù)集
train_files = image_files[:train_split]
val_files = image_files[train_split:val_split