yolov6训练VOC数据集
时间: 2023-08-21 09:10:45 浏览: 116
要使用YOLOv6训练VOC数据集,你需要按照以下步骤进行操作:
1. 首先,修改`voc_to_yolo.py`文件中的`classes`列表,将其改为你自己数据集的类别名,并设置训练和验证集的比例。建议将验证集比例设为80,即80%的数据用于训练。运行该脚本后,会在`VOCdevkit/VOC2007`目录下自动生成`images`和`labels`文件夹。\[1\]
2. 接下来,在命令行中运行以下命令:`type 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_*.txt > train.txt`。这将生成几个`.txt`文件,其中包含图片的绝对路径。`2007_test.txt`文件用于测试,`train.txt`文件用于训练。\[2\]
3. 修改`darknet-master/build/darknet/x64/data/voc.data`文件。用文本编辑器打开该文件,并进行以下修改:
- `classes`:设置为你数据集的类别数。
- `train`:设置为上一步生成的训练数据`.txt`文件的路径。
- `valid`:设置为上一步生成的测试数据`.txt`文件的路径。
- `names`:设置为`data/voc.names`文件的路径,该文件包含了类别名。
- `backup`:设置为训练模型保存的路径,如果该文件夹不存在,需要先创建。\[2\]
4. 下载VOC数据集的压缩包,并将其解压到`darknet-master/build/darknet/x64/data/voc`目录下。你需要下载以下三个压缩包并解压:
- `VOCtrainval_11-May-2012.tar`
- `VOCtrainval_06-Nov-2007.tar`
- `VOCtest_06-Nov-2007.tar`\[3\]
完成以上步骤后,你就可以使用YOLOv6来训练VOC数据集了。记得根据你的具体环境和需求进行相应的配置和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOV6如何训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/qq_45194640/article/details/125956996)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOV3训练VOC数据集](https://blog.csdn.net/sunqiande88/article/details/101548979)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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