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前言

提示：在训练网络过程中，我们找到的公开数据集可能有很多分类，但是我们的检测任务又不需要那么多，或者说是对自己的训练集做一个取舍：

例如：一个训练集有猫和狗，但是我不想训练猫了，只想训练狗，所以就只加载狗的标签。

基本思路：只训练某几类标签的话，那就需要修改dataset中的labels，本文提供两种思路

一、直接修改数据集标签

通过直接修改数据集标签（*.txt）来删去某种类别的数据。

这种方法很直接，但是也意味着你多了一个整个数据集文件，虽然内存不大，但是感觉比较呆。

二、修改加载labels的代码

数据集labels在加载进dataloader过程中本身就有某些处理过程（如检验是否为空），我们可以在上面加些筛选条件就可以做到过滤效果。

1.train

在train.py文件下找到加载数据集的代码，如：

# Trainloader
train_loader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size // WORLD_SIZE, gs, single_cls,
                                          hyp=hyp, augment=True, cache=opt.cache, rect=opt.rect, rank=LOCAL_RANK,
                                          workers=workers, image_weights=opt.image_weights, quad=opt.quad,
                                          prefix=colorstr('train: '))

然后我们进入create_dataloader继续跟踪

2.create_dataloader

找到加载数据集LoadImagesAndLabels：

dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size,
                                      augment=augment,  # augment images
                                      hyp=hyp,  # augmentation hyperparameters
                                      rect=rect,  # rectangular training
                                      cache_images=cache,
                                      single_cls=single_cls,
                                      stride=int(stride),
                                      pad=pad,
                                      image_weights=image_weights,
                                      prefix=prefix)

3.LoadImagesAndLabels

其中，下面这一段代码是加载cache缓存文件，这里不细说，就把它简单看成数据集文件。如果cache已存在，就直接加载，不存在才创建，我们需要进入创建部分cache_labels

try:
   cache, exists = np.load(cache_path, allow_pickle=True).item(), True  # load dict
   assert cache['version'] == self.cache_version  # same version
   assert cache['hash'] == get_hash(self.label_files + self.img_files)  # same hash
except:
    cache, exists = self.cache_labels(cache_path, prefix), False  # cache

4.cache_labels

这个部分就是处理数据集的信息统计（如是否为空等），其中一段遍历整个数据集的代码

pbar = tqdm(pool.imap(verify_image_label, zip(self.img_files, self.label_files, repeat(prefix))),
                        desc=desc, total=len(self.img_files))

这段代码含义大致就是将img_files, label_files, prefix打包丢进verify_image_label函数中处理后返回

5.verify_image_label

这段函数就是我们的最终目标了，这里面有加载图片，标签的功能，还可以进行一定筛选，我们就从这里修改。找到加载labels的代码：

withopen(lb_file) as f:
	l = [x.split() for x in f.read().strip().splitlines() if len(x)]

这段代码就是将labels的内容加载进列表l中，如这里有个label文件

有类别6、7，通过代码加载进去就是

list L 中有两个list，代表两个目标，每个list第一位就是类别。这个时候效果就很明显了，如果我们不想要类别6，我们只需要修改成

withopen(lb_file) as f:
	l = [x.split() for x in f.read().strip().splitlines() if len(x) and x[0]!='6']

就行了，最后效果为

思路就是这样，还有些其他的修改方法根据自己的需要再操作，内核就是对list的处理而已，基本功。

总结

上面都是我在做项目过程中遇到的问题，而且在csdn上没找到详细的解答，于是自己动手解决并分享。

来源：Starkiron