voc训练模型的代码
时间: 2024-01-15 12:37:26 浏览: 42
引用\[1\]:要训练VOC数据集的模型,你需要进行以下几个步骤。首先,新建一个yaml文件,配置一份属于自己数据集的yaml文件,其中需要修改train和val的路径为自己生成的路径,nc的数字代表数据集的类别数,names里是自己数据集标注的类名称。接下来,修改models模型文件。\[1\]引用\[2\]:你可以参考一些教程,如"【Keras+TensorFlow+Yolo3】一文掌握图像标注、训练、识别(tf2填坑)"和"【YOLO】使用VOC数据集训练自己的YOLOv3模型(Keras/TensorFlow)",这些教程提供了详细的代码和步骤来训练VOC数据集的模型。\[2\]引用\[3\]:在运行训练程序之前,你需要修改model_data文件夹中的coco_classes.txt和voc_classes.txt,将里面的对象改成你要训练的对象名称。然后,执行训练,将model_data文件夹中的yolo.h5复制并改名为yolo_weights.h5,作为预训练权重。根据需要,你可以修改train.py中的迭代次数epochs和batch_size等参数。最后,运行train.py来开始训练模型。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5手把手教你制作VOC格式数据集与模型训练](https://blog.csdn.net/JF823255922/article/details/119324552)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [使用VOC数据集训练自己的YOLOv3模型——python,tensorflow,keras](https://blog.csdn.net/qq_43279579/article/details/114654516)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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