darknet yolov4训练自己的数据集
时间: 2024-05-17 12:10:54 浏览: 23
Darknet是一个开源的深度学习框架,YOLOv4是其中一个基于Darknet框架的目标检测算法。如果您想训练自己的数据集,需要完成以下步骤:
1. 准备数据集:将图片以及对应的标注信息准备好,标注信息可以使用常见的标注软件如LabelImg等。
2. 修改配置文件:在YOLOv4的Darknet框架中,需要修改配置文件以适配自己的数据集。您需要修改`cfg/yolov4-custom.cfg`文件中的以下参数:
- `batch`:每次训练的图片数量
- `subdivisions`:每个batch分成的子batch数
- `max_batches`:训练的总次数(建议为类别数*2000)
- `steps`:在哪些次数降低学习率(建议为总次数的80%和90%)
- `classes`:类别数
- `filters`:锚点数(建议为`(类别数+5)*3`)
3. 准备预训练权重:为了更好地训练自己的数据集,建议使用预训练权重进行初始化。可以从Darknet官方网站或者GitHub仓库下载。
4. 训练模型:使用`darknet.exe detector train data/obj.data cfg/yolov4-custom.cfg yolov4.conv.137`命令开始训练模型。其中,`data/obj.data`文件为数据集路径和类别数等信息,`yolov4.conv.137`为预训练权重路径。
5. 测试模型:使用测试图片进行模型测试,可以使用`darknet.exe detector test cfg/yolov4-custom.cfg yolov4-custom.weights data/test.jpg`命令测试单张图片。其中,`yolov4-custom.weights`为训练好的模型权重。
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