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。文章提到了预训练权重的使用、数据集格式的要求以及迁移学习的应用。" 在训练自定义数据集时，首先要理解的是如何处理预训练权重。YOLO模型的训练通常涉及到预训练权重，这些权重是在大型数据集如COCO上训练得到的，包含了80个类别。如果你的数据集类别与COCO不同，但部分类别重合，如PASCAL VOC的20个类别，你可以使用COCO的预训练权重进行迁移学习。不过，要注意的是，预训练权重的最后三层与类别数量有关，因为它们对应的是每个网格单元预测的类别概率。因此，如果你的类别数不同，只需调整最后的这些层，其余网络结构可以保持不变。 在实际操作中，需要对`yolo.py`文件进行适当修改，确保预测时指向正确的类别列表，如将`coco_classes.txt`替换为`voc_classes.txt`。如果只想预测VOC数据集的类别，可以在代码中添加类别判定条件。 在使用预训练权重时，确保你的数据集标签符合VOC格式，即XML文件。图片应为jpg格式，因为PNG或其他格式可能需要转换。你可以使用工具如`labelimg`来创建和编辑这些标签，同时可以编写Python脚本来批量将PNG转换为jpg。 在开始训练前，你需要清理之前可能存在的旧权重和日志，例如删除`logs`文件夹下的内容，以及`VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main`文件夹下的训练和验证列表文件。另外，清除`map_out`文件夹以避免保留上一次的测试结果。 在数据集准备阶段，你需要将图片和对应的XML标签文件分别放入`VOCdevkit\VOC2007`下的`JPEGImages`和`Annotations`文件夹。此外，在`model_data`文件夹下创建一个包含你数据集中类别名称的txt文件，例如`my_classes.txt`，类别的顺序应与网络中设置的顺序一致。 最后，你可能需要修改一些辅助脚本，例如`voc_anotations.py`，以便处理数据集的读取和预处理，使其适应YOLO模型的输入要求。这个文件通常用于将VOC格式的XML标签转换成模型训练所需的格式。 训练自定义数据集的关键步骤包括：调整预训练权重以适应类别差异，确保数据集格式正确，清理旧训练记录，创建并组织新的数据集目录结构，以及根据需要修改脚本以处理新数据集的特性。在PyTorch中，利用预训练权重和迁移学习可以帮助加速模型收敛，并提高在新数据集上的性能。