darknet训练自己的数据集

要使用darknet训练自己的数据集，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用Matlab 2017的trainingImageLabeler命令对图像进行标记，并生成table数据类型。[1]
2. 将table中的数据转换为指定的XML文件，可以使用img_to_xml_table.m脚本来实现。[1]
3. 生成trainval.txt、train.txt、val.txt和test.txt文件，这些文件包含Annotations中的数据。可以使用generate_label.m脚本来完成此步骤。[1]
4. 在darknet/scripts/目录下创建VOCdeckit文件夹，并在VOCdeckit文件夹下创建VOC2007子文件夹。在VOC2007下创建Annotations、ImageSets和JPEGImages文件夹。[1]
5. 将XML文件放入Annotations文件夹中，将图像放入JPEGImages文件夹中，在ImageSets下创建Main文件夹，并将trainval.txt、train.txt、val.txt和test.txt放入其中。[1]
6. 编辑voc_label.py脚本，将sets修改为[('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test')]，将classes修改为类别种类信息。然后运行python voc_label.py命令。[1]
7. 编辑darknet/cfg/voc.data文件，将classes修改为类别数目，train和valid分别为2007_train.txt和2007_val.txt的路径。[1]
8. 编辑darknet/data/voc.names文件，填入类别的名称。[1]
9. 编辑darknet/data/yolov3-voc.cfg文件，修改类别信息。[1]
10. 运行./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74命令，即可开始训练自己的数据集。[1]

在进行训练时，需要注意将testing下面两行注释，training下面两行取消注释。同时，根据自己的情况修改classes和filters的数值。[2]

以上是使用darknet训练自己的数据集的步骤，希望对你有帮助。[1][2][3]