制作数据集，自己划分验证集

制作自己的voc数据集，训练的时候不是要划分训练集和验证集吗，我打算自己制作验证集，不要80%20%的自动划分，有同志知道怎么做吗，多谢！

我打算自己制作验证集，不要80%20%的自动划分：那你打算怎么制作，怎么划分呢？

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  可以通过以下步骤手动划分验证集：

  1. 首先，将所有的图片和对应的标注文件放入一个文件夹（假定为 /data/images）中，并且按照相同的命名规则命名（例如图片名字为 0001.jpg，对应的标注文件名为 0001.xml）。

  2. 使用 Python 中的 os 模块读取文件夹中的所有文件列表：

  import os
  
  image_dir = "/data/images"
  files = os.listdir(image_dir)
  

  1. 将文件列表随机打乱，以保证训练集和验证集的分布相似：

  import random
  
  random.shuffle(files)
  

  1. 设置验证集占比，这里假定为 20%：

  val_ratio = 0.2
  

  1. 计算验证集大小和训练集大小：

  n_val = int(len(files) * val_ratio)
  n_train = len(files) - n_val
  

  1. 将前 n_val 个文件作为验证集，剩余部分作为训练集：

  val_files = files[:n_val]
  train_files = files[n_val:]
  

  1. 将训练集和验证集的图片和标注分别复制到新的文件夹中，并分别保存列表文件，以备后续使用：

  import shutil
  
  train_dir = "/data/train"
  val_dir = "/data/val"
  
  os.makedirs(train_dir, exist_ok=True)
  os.makedirs(val_dir, exist_ok=True)
  
  train_list_file = "/data/train_list.txt"
  val_list_file = "/data/val_list.txt"
  
  with open(train_list_file, "w") as f:
      for file in train_files:
          img_path = os.path.join(image_dir, file)
          anno_path = os.path.join(image_dir, file.replace(".jpg", ".xml"))
          shutil.copy(img_path, train_dir)
          shutil.copy(anno_path, train_dir)
          f.write(os.path.join(train_dir, file) + "\n")
  
  with open(val_list_file, "w") as f:
      for file in val_files:
          img_path = os.path.join(image_dir, file)
          anno_path = os.path.join(image_dir, file.replace(".jpg", ".xml"))
          shutil.copy(img_path, val_dir)
          shutil.copy(anno_path, val_dir)
          f.write(os.path.join(val_dir, file) + "\n")
  

  这样就成功手动划分了训练集和验证集，并且保存了他们的文件路径列表。在训练时，可以直接使用列表文件指定数据集。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^