yolov3训练文本数据集
时间: 2023-10-03 18:10:46 浏览: 50
1. 准备数据集
首先,需要准备标注好的数据集。YOLOv3支持的数据集格式为Darknet格式,即每个图像对应一个txt文件,txt文件中包含该图像中所有目标的类别、中心点坐标、宽度和高度等信息。可以使用标注软件(如LabelImg)对图像进行标注,然后将标注结果转换为Darknet格式。
2. 配置训练环境
安装好Darknet框架,并根据自己的需求修改相应的配置文件,如yolov3.cfg、obj.data和obj.names等文件。其中,yolov3.cfg文件中包含了网络结构的参数,obj.data文件中包含了数据集路径和类别数等信息,obj.names文件中包含了类别名称。
3. 准备预训练模型
YOLOv3需要使用预训练模型进行训练,可以从Darknet官网下载预训练模型,或者使用已经训练好的模型进行微调。
4. 开始训练
使用darknet命令行工具进行训练,命令格式如下:
./darknet detector train <obj.data> <yolov3.cfg> <pretrained weights>
其中,<obj.data>是obj.data文件的路径,<yolov3.cfg>是yolov3.cfg文件的路径,<pretrained weights>是预训练模型的权重文件路径。
训练过程中可以通过修改yolov3.cfg中的参数来调整模型,如修改batch、subdivisions、learning_rate等参数。
5. 测试模型
训练完成后,可以使用darknet命令行工具进行模型测试,命令格式如下:
./darknet detector test <obj.data> <yolov3.cfg> <trained weights> <test image>
其中,<obj.data>是obj.data文件的路径,<yolov3.cfg>是yolov3.cfg文件的路径,<trained weights>是训练好的模型的权重文件路径,<test image>是需要进行测试的图像路径。测试结果会输出在终端中。
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