darknet版yolov3训练自己的数据集

对于使用Darknet训练自己的数据集，你需要进行以下步骤：

1. 数据集准备：收集并标注你自己的数据集。确保你的数据集包含了需要识别的对象，并为每个对象提供正确的边界框标注。你可以使用标注工具如LabelImg来完成这个过程。

2. 配置文件修改：在Darknet目录中，复制并修改`cfg/yolov3.cfg`文件。根据你的数据集的类别数量，修改`[net]`部分中的`classes`参数为正确的值。同时，修改`[convolutional]`部分中的`filters`参数为 `(classes + 5) * 3`。

3. 标签文件和类别文件：在Darknet目录中创建一个包含你数据集类别名称的`.names`文件，每行一个类别名称。还需创建一个包含每个图像路径和对应标签路径的`.txt`文件。每个图像路径和标签路径应该位于同一行，用空格分隔。

4. 权重文件预训练：下载预训练的权重文件，并将其放置在Darknet目录中。你可以使用Darknet官方提供的权重文件，或者使用其他人在COCO数据集上预训练得到的权重。

5. 数据集划分：将数据集划分为训练集和验证集，按照一定比例划分，并将其写入到`train.txt`和`valid.txt`文件中。

6. 配置文件调整：修改`[train]`部分中的`data`参数为你的`.txt`文件路径，修改`[convolutional]`部分中的`max_batches`参数为训练迭代次数，以及`steps`参数为 `80%` 和 `90%` 的训练迭代次数。

7. 训练模型：运行以下命令来开始训练模型：

   ./darknet detector train <path to .data file> <path to .cfg file> <path to pre-trained weights>

其中，`<path to .data file>`是包含路径和类别信息的`.data`文件，`<path to .cfg file>`是配置文件路径，`<path to pre-trained weights>`是预训练权重文件路径。

8. 模型评估和使用：训练完成后，你可以使用训练得到的权重文件进行目标检测。运行以下命令来检测图像：

   ./darknet detector test <path to .data file> <path to .cfg file> <path to trained weights> <path to image file>

其中，`<path to image file>`是要检测的图像路径。

这些是大致的步骤，你可以根据自己的需求和数据集的特点进行调整。记住，Darknet的文档提供了更详细的说明和示例。祝你成功训练自己的数据集！