yolov4训练自己的数据
时间: 2023-09-10 21:04:37 浏览: 60
要训练自己的数据,你可以按照以下步骤进行操作。首先,确保你已经准备好了自己的训练数据集,并且按照特定的格式进行了标注。接下来,你可以使用以下命令来训练yolov4模型:
```
./darknet detector train data/train.data data/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.conv.29 -map
```
这个命令会将你的训练数据集(`data/train.data`)和模型配置文件(`data/yolov4-tiny.cfg`)作为输入进行训练。`yolov4-tiny.conv.29`是一个已经在COCO数据集上进行了预训练的模型,它可以作为一个预训练的起点来加速训练过程。加上`-map`参数可以在训练过程中显示mAP指标的变化。
另外,如果你想要在训练完成后评估模型的性能,你可以使用以下命令来计算mAP指标:
```
./darknet detector map data/train.data data/yolov4-tiny.cfg backup/yolov4-tiny_best.weights
```
这个命令会使用训练完成后的模型权重(`backup/yolov4-tiny_best.weights`)对测试数据集进行评估,并计算mAP指标。
如果你想要使用训练好的模型对一个视频进行目标检测,你可以使用以下命令:
```
./darknet detector demo data/train.data data/yolov4-tiny.cfg backup/yolov4-tiny_best.weights xxx.mp4
```
其中`xxx.mp4`是你要进行目标检测的视频文件名。这个命令会使用训练好的模型对视频进行目标检测,并将结果进行展示。
请确保你已经正确安装了darknet,并且已经下载了yolov4的配置文件和预训练权重。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YoloV4训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/LK007CX/article/details/109719420)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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