YOLO训练自定义数据集教程：迁移学习与预训练权重使用

"该资源主要涉及使用PyTorch框架训练自定义数据集的过程，特别是针对YOLO模型的训练。在训练之前，用户需要处理数据集，确保其符合VOC格式，包括XML标签文件和jpg图像文件。此外，还讨论了如何利用预训练权重进行迁移学习，特别是当预训练权重是在COCO数据集（包含80个类别）上训练得到，而自定义数据集可能只包含部分或全部不同的类别。" 在训练自定义数据集时，首先要明确训练脚本`get_map.py`的`map_mode`参数可以设置为01234，但修改为4时需要注意相关注释。对于数据集不足500的情况，需要考虑增加数据量以保证模型的泛化能力。在使用YOLO模型进行预测的`yolo.py`文件中，预训练权重是在COCO数据集上训练的，因此类别文件应指向`coco_classes.txt`，包含80个类别。如果想要预测VOC数据集（20个类别）中的类别，需要在代码中进行相应的类别判定条件修改，以免出现错误。 在进行迁移学习时，即使自定义数据集的类别数与预训练权重（如COCO权重）不完全匹配，也可以加载预训练权重。关键在于最后三个特征图的通道数差异，其余部分不受影响。因此，可以使用如下方式加载匹配的权重。但若网络结构有修改，则无法直接应用预训练权重。 训练前的准备步骤包括： 1. 清理旧的训练记录，如删除`logs`文件夹下的权重和日志文件。 2. 删除`VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main`文件夹下的`2007_train.txt`和`2007_val.txt`，这些都是用于VOC数据集的。 3. 删除`map_out`文件夹，因为它保存了上一次的测试结果。 4. 使用labelimg工具制作VOC格式的数据集，确保图像为jpg格式，标签为XML格式。 5. 图像和标签应分别放入`VOCdevkit\VOC2007`下的`JPEGImages`和`Annotations`文件夹。 6. 在`model_data`文件夹下创建一个包含自定义类别名的txt文件，例如`my_classes.txt`。 另外，用户还需要关注`voc_anotations.py`文件，它可能用于处理或转换数据集的相关操作，例如将其他格式的标签转换为VOC所需的XML格式。对于非jpg格式的图像，可以使用提供的Python函数将其转换为jpg格式。 这个资源提供了使用PyTorch训练自定义数据集的详细步骤，特别是对于YOLO模型，并强调了数据集格式的规范和预训练权重的有效利用。通过遵循这些指南，用户能够成功地在自己的数据集上进行模型训练和预测。