Ubuntu下利用Yolo自定义数据集进行小球实时定位教程

本资源主要介绍了如何利用YOLO（You Only Look Once）算法进行基于小球的目标位置实时检测，并针对Ubuntu操作系统提供了一个详细的步骤指南。首先，确保你的环境具备CUDA和OpenCV支持，通过GitHub上的darknet库进行安装： 1. 安装依赖： - 在终端中运行`git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git`下载darknet代码库。 - 进入darknet目录后，编辑Makefile文件，设置GPU和OpenCV支持，然后执行`make`编译darknet。 2. 数据集准备： - 准备一个包含500张小球在不同位置的清晰图片，编号000-499。 - 使用Python脚本批量重命名图片，并创建train.txt文件，记录每个图片的编号，便于YOLO识别训练。 3. 数据集组织： - 创建VOCdevkit结构，包括JPEGImages、Annotation、ImageSets（包含Main文件夹，用于存放train.txt文件）。 - 在train.txt中逐行写入图片编号，每行对应一个图片文件。 4. 标注与xml文件生成： - 使用labelImg工具对图片进行标注，生成对应的xml文件，xml文件应包含图片路径、目标信息等元数据，存储在Annotation文件夹下。 5. 训练模型： - 用标注好的数据集训练YOLO模型，根据darknet提供的指令进行训练过程，以适应特定的目标（小球）检测任务。 这个教程旨在帮助读者理解如何使用YOLO进行目标检测，特别是针对实际场景中的小球位置检测，提供了从数据收集、预处理到模型训练的完整流程。值得注意的是，作者提到的数据集已删除了部分图片，因此实际操作时需要重新拍摄或寻找合适的样本。此外，对于更复杂的任务，可能还需要调整YOLO的超参数和网络结构，以达到最佳的检测性能。