我正在尝试为YOLO（You Only Look Once）创建自己的数据集。最初，我从一个包含风景和动物图片的大型geotiff文件开始。我成功编写了一个脚本，将动物的图像提取到单独的文件中。

现在，我希望将这些动物图像用作YOLO数据集的一部分。然而，我在网上看到的所有示例都使用了标注文件，这些文件指出了待检测对象在较大图像中的位置。

在我的情况下，每张动物图片的整体就是应该包含在边界框内的内容。在这种情况下，我该怎么办？

编辑：我想问的是：我是否仍然可以使用这些已经裁剪的图像，然后在标注文件中注明边界框应覆盖整个图像？

回答：

简单回答：不可以。在像YOLO这样的对象检测任务中，我们希望YOLO能够识别哪些是对象，哪些不是对象。当你创建边界框时，YOLO会将边界框内的部分识别为属于某一类的正样本，而边界框外的部分则被识别为非对象部分。

模型会尝试学习如何区分对象和非对象，以及如何根据你的训练数据标注在精确的坐标(x,y,w,h)上绘制边界框。在这种情况下，YOLO使用了锚框的概念，YOLO会调整最近的锚框大小以适应预测对象的大小。

当你创建自定义训练数据集时，YOLO需要：带有边界框的标注图像 + 边界框坐标，这些信息保存在文本文件中，例如：

<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>

所以你需要这些信息来训练YOLO模型。

通常，当你已经拥有裁剪好的数据集时，我认为它更适合图像分类任务。或者，如果你能够编写脚本从大图像中区分出动物，为什么不自动创建边界框标注和YOLO坐标训练文本文件呢？