darknet版yolov3训练自己的数据集脸
时间: 2023-07-28 18:09:39 浏览: 65
你可以使用Darknet框架来训练自己的数据集,以在Yolov3模型中检测人脸。以下是一些步骤你可以遵循:
1. 数据集准备:收集包含人脸的图像,并将它们标记为矩形边界框。你可以使用标注工具(如LabelImg)来手动标记这些边界框,并生成相应的标注文件。
2. 配置文件修改:在Darknet框架中,你需要修改一些配置文件以适应你的数据集和训练设置。主要修改的文件是`cfg/yolov3.cfg`和`data/obj.data`。
- `yolov3.cfg`:修改`[net]`部分的`batch`和`subdivisions`参数以适应你的显卡性能。在`[yolo]`部分,将`classes`参数设置为你的数据集中需要检测的类别数(这里是人脸)。确保`[yolo]`部分重复的次数与你期望的检测层级匹配。最后,将`[convolutional]`层中的`filters`参数设置为`(类别数 + 5) * 3`。
- `obj.data`:设置`classes`参数为你的类别数(这里是1,即人脸)。将`train`和`valid`参数分别指向你的训练和验证数据集的路径。
3. 权重文件下载:下载预训练的权重文件,可以在Darknet的官方GitHub仓库中找到。
4. 数据集划分:将你的数据集划分为训练集和验证集,通常采用80/20的比例。
5. 标注文件生成:将你的数据集标注文件(如.xml或.txt)转换为Darknet可读取的格式。你可以编写脚本来完成这个任务。
6. 预训练模型转换:使用Darknet提供的脚本将预训练权重文件转换为Darknet可读取的格式。
7. 训练模型:运行以下命令来开始训练模型:
```
./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74
```
这里的`darknet53.conv.74`是预训练权重文件的路径。
8. 模型评估:在训练过程中,你可以选择使用验证集来评估模型的性能。运行以下命令来进行评估:
```
./darknet detector map data/obj.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3_last.weights
```
这里的`yolov3_last.weights`是最后一个训练检查点的权重文件路径。
以上是使用Darknet框架训练自己数据集以检测人脸的一般步骤。请注意,这只是一个概述,具体的细节和调整可能会因你的数据集和需求而有所不同。