Thanks for everyone

Author: zR

README.md

@@ -56,15 +56,18 @@ C++_inference_TensorRT_radar: TensorRT推理代码（用于NVIDIA的GPU推理加
 ### 数据集格式和标注方法
 
 我们团队使用 [labelimg](https://github.com/heartexlabs/labelImg) 工具进行标注并保存为yolo格式。<br>
-本代码基于 [YoloV7](https://github.com/WongKinYiu/yolov7) 框架开发，理论上支持COCO类型数据集。
+本代码基于 [YOLOv7](https://github.com/WongKinYiu/yolov7) 框架开发，理论上支持COCO类型数据集。
 
 ### 数据集信息
 
 #### 数据集来源:<br>
 
-+ 西交利物浦大学RM2023赛季场地数据集数据集录制 2500张。
-+ 共计 2500张。
-  <br><br>
+##### 西交利物浦大学雷达小目标数据集
++ 西浦苏州工业园区校区无人机模拟雷达视角操场录制数据集 6100张
++ 西浦太仓校区雷达站录制数据集 800张
++ 西浦2023年北部赛区雷达内录 2260张
++ 西浦2023年全国赛雷达内 2060张
+__数据集开源地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1ayRI1MMw40ae4kuFZCXK_Q?pwd=XPGM 提取码: XPGM__
 
 #### 数据集分配:<br>
 
@@ -156,12 +159,8 @@ C++_inference_TensorRT_radar: TensorRT推理代码（用于NVIDIA的GPU推理加
 
 ## 总结
 
-+ 该项目针对RMUC2023赛季，如果你有好的建议，欢迎给我留言哦。
-+ 如果你觉得项目对你有帮助，请给个star吧~
-+ 如果你有更好的建议，欢迎提出PR，或者直接联系我哦，大家一起学习！
++ 该项目针对RMUC2023赛季，感谢大家，由于本人已经退役，本项目不在维护。
++ 如果你对该项目有兴趣，可以联系我们团队。
 
 ## 联系方式
-
-+ 作者微信: zR_ZYX
-+ 作者邮箱: [email protected]
-+ 团队邮箱: [email protected]
++ 团队邮箱: [email protected]

pre-processing_script/change_json2yolo.py

@@ -1,50 +1,42 @@
-'''
-使用前必看:
-1. 如果你是按照READ.md文档的顺序标注的，那么正常你是用不到这个文件的。如果你是从其他开源站获得的数据，由于标签不对需要更改标签，那么你可以使用这
-个脚本帮助修改。
-2.使用本脚本前请备份你的标注文件。
-'''
-import os
-import argparse
-
-
-def change_label_name(path):
-    total_txt = os.listdir(path)
-    for file in total_txt:
-        file_name = path + '/' + file
-        file = open(file_name, 'r')
-        lines = file.readlines()
-        for index, line in enumerate(lines):
-            t = lines[index]  # 读取当前行的内容
-            num = int(t[0:2])
-
-            # 在这里修改你想txt操作的内容
-            if num > 7 and num < 10:
-                t = str(num - 1) + t[1:]  # 改成2加字符第二位往后
-                lines[index] = t  # 改写lines中的内容
-
-            if num != 15:  # 切片判断前两个字符
-                t = ''
-            lines[index] = t
-
-            if num > 10:  # 切片判断前两个字符
-                t = str(num - 1) + t[2:]
-                lines[index] = t
-
-            else:
-                t = ''
-                lines[index] = t
-
-        file.close()
-        t = "".join(lines)
-        file = open(file_name, 'w')
-        file.write(t)
-        file.close()
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    parser = argparse.ArgumentParser()
-    parser.add_argument('path_dir', type=str, default='', help='Location of path')
-    args = parser.parse_args()
-    change_label_name(args.path_dir)
-    print("Finish change_label_id!")
+'''
+使用前必看:
+1. 如果你是按照READ.md文档的顺序标注的，那么正常你是用不到这个文件的。如果你是从其他开源站获得的数据，由于标签不对需要更改标签，那么你可以使用这
+个脚本帮助修改。
+2.使用本脚本前请备份你的标注文件。下面的样例是将以YOLO格式导出的LabelStudio数据集转换为西浦GMaster训练的数据集
+'''
+import os
+import argparse
+
+
+def update_labels(folder_path):
+    # 你的旧的和新的类别顺序
+    old_order = ["B1", "B2", "B3", "B4", "B5", "BB", "BO", "BS", "R1", "R2", "R3", "R4", "R5", "RB", "RO", "RS"]
+    new_order = ["B1", "B2", "B3", "B4", "B5", "BO", "BS", "R1", "R2", "R3", "R4", "R5", "RO", "RS", "BB", "RB"]
+
+    # 创建一个字典来映射旧的id到新的id
+    id_mapping = {old_order.index(name): new_order.index(name) for name in old_order}
+
+    # 遍历标签文件
+    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
+        for file in files:
+            if file.endswith(".txt"):  # 假设标签文件是.txt格式
+                with open(os.path.join(root, file), "r") as f:
+                    lines = f.readlines()
+
+                # 修改每一行的标签id
+                for i in range(len(lines)):
+                    parts = lines[i].split(" ")
+                    parts[0] = str(id_mapping[int(parts[0])])  # 更新id
+                    lines[i] = " ".join(parts)
+
+                # 将修改后的行写回文件
+                with open(os.path.join(root, file), "w") as f:
+                    f.writelines(lines)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Update label files")
+    parser.add_argument("folder_path", type=str, help="Path to the folder containing label files")
+    args = parser.parse_args()
+
+    update_labels(args.folder_path)