使用YOLOv4训练自己数据集
时间: 2024-05-03 07:15:54 浏览: 148
使用YOLOv4训练自己的数据集需要以下步骤:
1. 准备数据集:收集并标注图片数据集,标注应该包括类别、边界框、置信度等信息。
2. 修改配置文件:打开YOLOv4源代码文件夹,找到`cfg`文件夹,复制`yolov4.cfg`文件并重命名为`yolov4_training.cfg`,修改文件中的类别数、过滤器数量、anchors等参数。
3. 准备训练文件:在YOLOv4源代码文件夹中创建一个新的文件夹,用于存储训练所需的所有文件,包括数据集、配置文件、类别名称等。
4. 准备预训练模型:下载YOLOv4的预训练模型,并将其放置在刚才创建的训练文件夹中。
5. 开始训练:运行`train.py`脚本开始训练模型。训练过程中可以调整超参数和学习率等参数。
6. 测试模型:完成训练后,可以使用测试图片来评估模型的性能,以及查看模型的输出结果。
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