C# 用YOLO8训练自己的模型,代码实现例程
时间: 2023-08-10 18:03:26 浏览: 89
首先,需要下载并安装YOLOv3或YOLOv4,以及OpenCV和Darknet库。接下来,可以按照以下步骤进行自己模型的训练和测试。
1. 准备数据集
首先需要准备好训练所需的数据集。数据集应包括图像和相应的标注文件。标注文件应该包含每张图像中存在的物体的类别和位置信息。
2. 生成训练数据
使用OpenCV库的API,将图像和标注文件转换为Darknet所需的格式。可以使用以下代码示例:
```
// Load image
cv::Mat image = cv::imread("path/to/image.jpg");
// Load annotation
std::vector<Annotation> annotations = load_annotations("path/to/annotation.txt");
// Convert to Darknet format
image.convertTo(image, CV_32F, 1.f / 255.f);
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);
cv::Mat resized_image;
cv::resize(image, resized_image, cv::Size(network_width, network_height), cv::INTER_LINEAR);
std::vector<float> data(network_width * network_height * 3);
for (int c = 0; c < 3; ++c) {
for (int i = 0; i < network_width * network_height; ++i) {
data[c * network_width * network_height + i] = resized_image.at<cv::Vec3f>(i)[c];
}
}
std::vector<float> label(num_classes + 5);
label[0] = annotations[0].class_id;
label[1] = annotations[0].x / image.cols;
label[2] = annotations[0].y / image.rows;
label[3] = annotations[0].width / image.cols;
label[4] = annotations[0].height / image.rows;
// Save as Darknet format
std::ofstream outfile("path/to/train.txt", std::ios_base::app);
outfile << "path/to/image.jpg ";
for (int i = 0; i < label.size(); ++i) {
outfile << label[i] << " ";
}
outfile << std::endl;
```
3. 配置网络
在Darknet中,YOLOv3和YOLOv4的网络配置文件位于cfg/文件夹下。可以使用其中的配置文件,或者根据自己的需求进行修改。
4. 训练模型
使用以下命令开始训练模型:
```
./darknet detector train path/to/data.data path/to/cfg.cfg path/to/weights.weights
```
其中,path/to/data.data是数据集的配置文件,path/to/cfg.cfg是网络配置文件,path/to/weights.weights是预训练权重文件(如果有的话)。
5. 测试模型
使用以下命令测试模型:
```
./darknet detector test path/to/data.data path/to/cfg.cfg path/to/weights.weights path/to/image.jpg
```
其中,path/to/image.jpg是要测试的图像文件。
6. 使用模型
在C#中使用训练好的模型可以参考Darknet的API,或者使用第三方库,如DarknetDotNet或YOLOSharp。可以使用以下代码示例:
```
// Load model
var model = new Darknet(path/to/cfg.cfg, path/to/weights.weights);
// Load image
var image = CvInvoke.Imread("path/to/image.jpg");
// Convert to Darknet format
var input = new Image<Bgr, float>(image)
.Resize(model.Width, model.Height, Emgu.CV.CvEnum.Inter.Linear)
.Convert<Bgr, float>()
.ExtractVector<float>()
.ToArray();
// Run model
var output = model.Run(input);
// Parse output
var results = Darknet.ParseOutput(output, model.OutputNames, model.Width, model.Height, num_classes, confidence_threshold, nms_threshold);
```
其中,path/to/cfg.cfg是网络配置文件,path/to/weights.weights是训练好的权重文件,num_classes是类别数,confidence_threshold是置信度阈值,nms_threshold是非极大值抑制阈值。