如何配置darknet-yolov3环境并训练特定场景的目标检测模型，以及如何使用labelimg工具进行数据标注？

在针对特定场景进行目标检测并自定义训练集进行训练的过程中，首先需要准备和配置好darknet-yolov3环境。通过克隆darknet的GitHub源代码，并根据你的硬件配置修改Makefile中的GPU和CUDNN设置，如需要GPU加速则设置GPU=1，需要CUDNN加速则设置CUDNN=1。之后编译源代码，以确保环境准备就绪。

参考资源链接：[使用darknet-yolov3训练自定义数据集的完整指南](https://wenku.csdn.net/doc/85y7k2gpom?spm=1055.2569.3001.10343)

然后使用labelimg工具对数据集中的图像进行标注。labelimg是一款直观的图像标注软件，能够帮助用户在图像中绘制边界框，并将标注结果保存为XML格式文件，这是darknet框架所需的数据格式。

接下来，需要按照darknet框架的数据集格式要求来整理你的数据集。你需要创建一个包含JPEGImages和Annotations两个子目录的myData目录。此外，还要创建一个ImageSets/Main目录，里面应包含train.txt、val.txt和test.txt三个文件，这些文件中列出对应的数据集图像文件名。

在准备训练环境和数据集的同时，你可以修改darknet的默认cfg文件，以符合特定场景下的类别数量和学习率等参数。随后，使用darknet的命令行工具启动训练过程，输入darknet detector train命令，并传入配置好的数据集文件、网络配置文件和预训练模型权重文件。

训练过程中，darknet会定期保存模型权重文件。你可以根据验证集的表现来判断模型的训练情况，并选择最佳的模型权重进行进一步的测试和应用。最终，使用darknet detector test命令对新数据集进行目标检测，以验证模型的性能。

对于具体操作步骤，包括环境配置、数据标注和训练命令，都可以在提供的《使用darknet-yolov3训练自定义数据集的完整指南》中找到详细说明。这份指南不仅涵盖了从零开始到完成目标检测模型训练的全部流程，还包括了大量实用的技巧和解决方案，是进行darknet-yolov3实战训练的绝佳参考。

参考资源链接：[使用darknet-yolov3训练自定义数据集的完整指南](https://wenku.csdn.net/doc/85y7k2gpom?spm=1055.2569.3001.10343)