poly yolo 训练自己的数据集

要训练自己的数据集，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集：将自己的数据集按照指定格式整理，包括图片和标注文件。
2. 配置环境：安装相应的深度学习框架和相关依赖库，如PyTorch、CUDA等。
3. 下载预训练模型：从官方网站下载相应的预训练模型，如Poly-YOLO。
4. 修改配置文件：根据自己的数据集和需求修改相应的配置文件，如数据集路径、类别数、训练参数等。
5. 开始训练：运行训练脚本，开始训练模型。
6. 评估模型：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算精度和召回率等指标。
7. 预测结果：使用训练好的模型对新的图片进行目标检测。

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gold-yolo训练自己数据集

好的，关于训练自己的数据集，你可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集：将自己的数据集按照指定格式整理好，包括图片和标注文件。
2. 安装YOLOv3：在本地或者服务器上安装YOLOv3，可以参考官方文档或者其他教程进行安装。
3. 修改配置文件：根据自己的数据集和需求，修改YOLOv3的配置文件，包括类别数、anchors等参数。
4. 进行训练：使用命令行启动训练，等待训练完成。
5. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型性能。

YOLO训练自己VOC数据集

### 使用YOLO框架训练自定义VOC格式数据集

#### 准备工作
为了使用YOLO框架训练自定义的VOC格式数据集，首先要确保安装并配置好YOLO环境。对于YOLOv3版本，这通常涉及克隆Darknet项目文件，并根据本地开发环境调整`Makefile`以便成功编译[^3]。

#### 数据准备与标签转换
针对VOC格式的数据集，在开始训练之前需完成几个重要步骤：

- **整理图像和标注文件**：确认所有JPEG图片位于同一目录下；对应的XML标注文件也应放置在同一路径内。

- **创建必要的索引列表**：按照VOC标准构建训练集(`train.txt`)、验证集(`val.txt`)以及测试集(`test.txt`)的文本清单，每行记录一张图片的位置信息。

- **转换标签至YOLO格式**：由于原始VOC采用XML存储边界框坐标，而YOLO期望接收`.txt`形式的目标描述——即每个对象占据单独一行，依次列出类别ID及其相对位置(x_center, y_center, width, height)，因此需要编写脚本来实现这种转变。此过程可以通过Roboflow平台自动化处理，支持一键导出为适合YOLO使用的格式[^2]。

# 示例命令用于生成YOLO所需的label txt文件
python convert_voc_to_yolo.py --input_dir ./Annotations/ --output_dir ./labels/

#### 配置文件设置
接下来要编辑YOLO模型的相关配置文件(cfg):

- **指定类目数量**：依据个人定制化需求更新`classes= N`字段内的数值N代表总共有多少种类别的物体待识别。

- **设定锚点尺寸**：基于前期聚类分析得出最优k-means anchors值填入相应区域，有助于提升检测精度。

- **指明数据源路径**：在cfg文档里声明指向上述已建立好的image sets分割文件(train,val,test).txt的具体地址。

此外还需同步维护data文件夹下的`.names`文件罗列全部分类名称，配合修改后的.cfg共同作用于后续操作中。

#### 开始训练
一切就绪之后就可以着手执行训练指令了。假设已经下载官方预训练权重作为初始化起点，则可参照如下方式启动进程:

./darknet detector train path/to/voc.data path/to/yolov3-voc.cfg yolov3.weights -dont_show

此处`path/to/voc.data`对应先前提及过的包含各类映射关系(data files paths)的小型配置文件; `path/to/yolov3-voc.cfg`则是经过适当调整后适用于当前项目的网络架构说明书[-^3].

#### 调整超参数优化性能
当初步收敛完成后，可以尝试微调一些影响最终表现的关键因素比如batch size、subdivisions大小或是learning rate衰减策略等来进一步提高泛化能力。同时密切监控loss变化趋势图，及时发现过拟合迹象加以遏制[^4]。