矿井人员数据集，用于目标检测，深度学习，采用txt打标签，即yolo格式，也有原文件可以自己转换。总共3500张图片的数据量，划分给训练集2446张，
矿井人员数据集，用于目标检测，深度学习，采用txt打标签，即yolo格式，也有原文件可以自己转换。总共3500张图片的数据量，划分给训练集2446张：
### 矿井人员数据集用于目标检测的详细说明
#### 1. 数据集概述
矿井人员数据集是一个专门用于目标检测任务的数据集，旨在通过深度学习模型识别和定位矿井环境中的工作人员。该数据集包含3500张图片，每张图片中都有一个或多个矿工。为了训练和评估目标检测模型，这些图片已经被标注为YOLO（You Only Look Once）格式，这是一种广泛使用的对象检测框架。
#### 2. 数据集特点
- **图像数量**：总共3500张图片。
- **图像内容**：图片主要包含矿井环境中的工人，可能包括不同的工作场景、光照条件和背景。
- **标注格式**：采用YOLO格式进行标注，每个目标在图片中的位置用边界框表示，并附有类别标签。
- **数据划分**：
- **训练集**：2446张图片，用于训练模型。
- **验证集**：通常建议将剩余的图片（约1054张）划分为验证集和测试集。例如，可以将其中80%（约843张）作为验证集，20%（约211张）作为测试集。
#### 3. YOLO 标注格式
YOLO 标注格式是一种基于文本文件的标注方法，每个图片对应一个 `.txt` 文件。每个 `.txt` 文件中包含多行数据，每行代表一个目标，格式如下：
```
class_id x_center y_center width height
```
- **class_id**：目标类别的索引（从0开始）。
- **x_center, y_center**：边界框中心点相对于图片宽度和高度的归一化坐标（0到1之间）。
- **width, height**：边界框的宽度和高度相对于图片宽度和高度的归一化值（0到1之间）。
例如，如果一张图片的尺寸是640x480像素，且有一个矿工的边界框位于 (100, 150) 到 (300, 350)，那么对应的标注可能是：
```
0 0.25 0.5 0.5 0.5
```
这里 `0` 表示矿工类别，`0.25` 和 `0.5` 分别是边界框中心点的归一化坐标，`0.5` 和 `0.5` 是边界框的宽度和高度的归一化值。
#### 4. 数据预处理
在使用数据集之前，需要进行一些预处理步骤，以确保数据的质量和一致性。
- **图像标准化**：将所有图像调整为相同的尺寸（例如640x480），以便于模型训练。
- **标签转换**：如果原始数据不是 YOLO 格式，需要编写脚本将其转换为 YOLO 格式。
- **数据增强**：为了增加模型的泛化能力，可以对图像进行旋转、缩放、翻转等增强操作。
- **数据清洗**：检查并删除标注错误或图像质量较差的数据。
#### 5. 数据集划分
为了训练和评估模型，需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
- **训练集**：2446张图片，用于训练模型。
- **验证集**：843张图片，用于调优模型超参数和选择最佳模型。
- **测试集**：211张图片，用于最终评估模型性能。
可以使用以下代码来划分数据集：
```python
import os
import random
import shutil
# 数据集路径
dataset_path = 'path_to_dataset'
image_dir = os.path.join(dataset_path, 'images')
label_dir = os.path.join(dataset_path, 'labels')
# 创建输出目录
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)
# 获取所有图片文件名
image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png')]
random.shuffle(image_files)
# 计算分割点
train_split = int(0.7 * len(image_files))
val_split = int(0.9 * len(image_files))
# 划分数据集
train_files = image_files[:train_split]
val_files = image_files[train_split:val_split
