yolov3训练自己的数据集

要使用 YOLOv3 训练自己的数据集，需要进行以下步骤：

1. 准备数据集：将自己的数据集标注为 YOLOv3 所需的格式。YOLOv3 要求标注文件为 `.txt` 格式，每个文件对应一张图片，文件中每一行表示一次标注，格式为 `[物体类别] [中心点 x 坐标] [中心点 y 坐标] [宽度] [高度]`，其中坐标和尺寸应该是相对于图片宽度和高度的比例。例如：

   0 0.43 0.56 0.27 0.48

表示图片中一个类别为 0 的物体，中心点坐标为 (0.43, 0.56)，宽度为图片宽度的 0.27 倍，高度为图片高度的 0.48 倍。

2. 下载预训练权重：从 YOLO 官方网站下载预训练权重文件，可以使用 `wget` 命令进行下载：

   wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

3. 转换权重文件：使用 `convert.py` 脚本将下载的权重文件转换成 Keras 模型所需的格式：

   python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

4. 修改配置文件：将 YOLOv3 的配置文件 `yolov3.cfg` 中的参数修改为符合自己数据集的要求，包括类别数、输入图片大小等。

5. 训练模型：使用 `train.py` 脚本进行训练，例如：

   python train.py --batch_size 16 --epochs 50 --annotation train.txt --classes_path classes.txt --anchors_path yolov3_anchors.txt --input_shape 416

其中 `--annotation` 参数指定训练集的标注文件，`--classes_path` 参数指定类别名称文件，`--anchors_path` 参数指定先前下载的锚点文件路径，`--input_shape` 参数指定输入图片的大小。

6. 测试模型：使用 `yolo_video.py` 或 `yolo_image.py` 脚本进行测试，例如：

   python yolo_video.py --input video.mp4 --output output.avi --classes_path classes.txt --anchors_path yolov3_anchors.txt --weights_path logs/000/trained_weights_final.h5 --score 0.5 --input_shape 416

其中 `--input` 参数指定输入视频文件路径，`--output` 参数指定输出视频文件路径，`--weights_path` 参数指定训练好的模型权重文件路径，`--score` 参数指定筛选框的置信度阈值，`--input_shape` 参数同样指定输入图片的大小。

这些步骤只是大致流程，具体实现过程中可能还需要进行一些参数调整和代码修改。