darknet训练yolov3

darknet训练yolov3的步骤如下：
1. 首先，下载权重文件darknet53.conv.74，并将其放置在darknet\build\darknet\x64目录下。\[1\]
2. 打开命令提示符，使用cd命令切换到darknet\build\darknet\x64目录下。\[1\]
3. 输入以下命令进行训练：

   darknet.exe detector train data/train.data yolov3_a.cfg darknet53.conv.74

其中，train.data是训练数据的配置文件，yolov3_a.cfg是yolov3的网络配置文件，darknet53.conv.74是预训练的权重文件。请确保文件路径正确。\[1\]
4. 如果你想训练yolov3-tiny模型，可以使用以下命令提取骨架网络：

   ./darknet partial cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.conv.15 15

这将生成一个包含骨架网络的权重文件yolov3-tiny.conv.15。\[2\]
5. 如果你想使用yolov3-tiny.weights进行训练，可以使用以下命令：

   ./darknet -i 0 detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.conv.15

其中，voc.data是数据集的配置文件，yolov3-tiny.cfg是yolov3-tiny的网络配置文件，yolov3-tiny.conv.15是骨架网络的权重文件。\[3\]

请根据你的需求选择适合的命令进行训练。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Windows10下使用darknet和YOLOV3训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/matt45m/article/details/104329350)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [darknet框架下yolov3实战（一）](https://blog.csdn.net/u013230291/article/details/104159956)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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