YOLOv3训练教程：数据准备到模型预测

"这篇资源提供了一个关于YOLOv3模型训练和应用的总结，包括如何使用Labelme进行数据标注，转换标签格式，配置模型文件，以及训练和预测的步骤。适用于那些希望基于YOLOv3训练自己数据集的深度学习初学者。" YOLOv3是一种流行的实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2018年提出。它在YOLOv2的基础上进行了改进，提高了检测精度并增加了多尺度检测，能够同时检测小、中、大尺寸的目标。 1. **数据打标签**： 使用`Labelme`工具对图像进行对象标注，生成JSON格式的标注文件。Labelme是一款交互式的图像注释工具，允许用户通过图形界面轻松绘制边界框并保存为JSON。 2. **配置文件**： 创建自定义的模型配置文件，如`yolov3-custom.cfg`。这个文件包含了网络结构和超参数，根据任务的类别数量（例如，如果任务有2类，运行`bash create_custom_model.sh 2`）。 3. **标签格式转换**： JSON标注文件需要转换为YOLOv3所需的格式，即物体中心的相对坐标(Cx, Cy)和宽度(W)、高度(H)，范围在0-1之间。可以使用`json2yolo.py`脚本完成这一过程。 4. **数据和标签路径**： 将转换后的标签文件放在`data/custom/labels`目录下，并确保数据文件夹结构正确，类别名与`classes.names`文件一致。在`train.txt`和`val.txt`中列出训练和验证集的图像路径。 5. **其他配置**： 修改`custom.data`文件，包含数据路径、类别的定义以及其他相关设置。同时，确保`classes.names`文件中列出所有目标类别的名称。 6. **训练**： 运行`train.py`进行模型训练，指定模型定义文件`--model_def`、数据配置文件`--data_config`和预训练权重`--pretrained_weights`。预训练权重可以是YOLOv3的预训练模型，也可以选择不使用预训练模型。 7. **预测**： 对新图像进行预测时，指定图像文件夹`--image_folder`、模型检查点路径`--checkpoint_model`和类别文件`--class_path`，以便在框中显示类别名称。 在实践中，值得注意的是`create_custom_model.sh`脚本不应重复执行，除非先删除已生成的`yolov3-custom.cfg`配置文件。此外，理解YOLOv3的网络结构，如Darknet conv2d_BN_Leaky（卷积+批量归一化+LeakyReLU）和res_block（包含多个res_unit）的概念，对于理解和优化模型至关重要。 YOLOv3框架的核心是其多层次的检测机制，结合了不同大小的特征图来检测不同尺度的目标。同时，res_blocks的使用引入了残差学习，帮助模型更好地收敛和提升性能。最后，通过concat操作将不同尺度的特征图合并，使得模型能同时处理多种大小的目标。