文章开始先讲下交叉验证，这个概念同样适用于这个划分函数 1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中，拿出其中的大部分样本进行模型训练，生成模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预测了一次而且仅被预测一次，比较每组的预测误差，选取误差最小的那一组作为训练模型。 下图所示 2.StratifiedShuffleSplit函数的使用 官方文档 用法： from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit St

该资源包含了数据集命名工具，数据集标注工具labelImg,并且在python3下可使用，需要安装pyqt5库，在进行标注前要将data中的内容换为自己的目标种类，可实现VOC pascal格式标注和yolo 格式标注。

《记录关于利用txt文件划分训练集、测试集与验证集 》一文中所用的copy_class.py程序文件

《记录关于利用txt文件划分训练集、测试集与验证集 》一文中所用的data_class.py程序文件

变化检测数据集随机划分代码，将所有的图像对随机划分为train、val、test三部分，每部分包含变化前、变化后、标注文件。

CUB_200_2011数据集划分成train和test，附带划分源码

在深度学习训练过程中，需要将数据集划分为训练集和验证集。而当所有图片都在一个文件夹下时，需要通过python代码将数据集按照一定的比例实现训练与验证数据集的划分。