yolov3训练自己的数据集 linux

要在Linux上使用YOLOv3训练自己的数据集，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 下载YOLOv3的预训练模型。使用以下命令下载预训练权重文件：

   wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

2. 标注数据。你需要为你的数据集标注bounding box，并生成相应的label文件。可以使用一些标注工具来完成这个任务。

3. 制作自己的数据集。在darknet目录下创建一个VOCdevkit文件夹，并将刚才标注好的数据集（包括图像和对应的label文件）拷贝到该文件夹下。

4. 下载并编译源代码。使用以下命令下载YOLOv3的源代码：

   git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
   cd darknet
   make

5. 修改配置文件。在darknet/cfg目录下，你需要修改yolov3.cfg文件来适应你的数据集。主要修改的地方包括：设置`batch`和`subdivisions`为适当的数值（这取决于你的显卡内存），设置`classes`为你数据集中的类别数目，设置`filters`为`（classes + 5）* 3`。

6. 转换label文件格式。通过以下命令来转换label文件格式：

   wget https://pjreddie.com/media/files/voc_label.py
   python voc_label.py

7. 开始训练。使用以下命令开始训练你的数据集：

   ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights

以上是在Linux上使用YOLOv3训练自己的数据集的步骤。请注意，这只是基本步骤，具体操作可能会因为你的数据集和环境的不同而有所差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [超详细教程：YOLO_V3（yolov3）训练自己的数据](https://blog.csdn.net/qq_21578849/article/details/84980298)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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