YOLO自定义数据集训练技巧与常见问题解析

在YOLO（You Only Look Once）框架中训练自定义数据集时，有一些关键要点需要注意。首先，当对detector源码进行修改后，记得执行`make clean`后重新编译，而对于cfg文件的修改则无需此步骤。早期教程中提到的修改src下的yolo.c文件实则是过时的做法，因为现在的darknet版本并不需要这样操作，测试命令的简化是在.c文件中配置路径，但作者认为这是不必要的。 多GPU训练时，可以通过指定GPU编号来利用不同的硬件资源，例如`./darknetdetector-i0 testcfg/voc.datacfg/yolo-voc.cfg backup/yolo-voc_final.weights testpicture/001.jpg`，这里的0或1代表GPU设备的序号。值得注意的是，尽管最终的final模型可能源于多个批次的训练，但它通常是指最大批次训练完成后保存的结果。 日志文件的管理也是训练过程中的重要环节，通过在train命令中添加管道符号和文件名，如`./darknetdetectortraincfg/tiny-yolo.cfg tiny-yolo_8000.conv.92 > 1|teeperson_train_log.txt`，可以生成两部分日志，一个记录网络加载和保存信息（person_train_log.txt），另一个包含训练详细信息。 在选择网络配置文件时，如yolo-voc.cfg，有些博主推荐的标准配置可能导致训练失败。训练失败的原因可能包括训练过程发散，即损失函数急剧增加，或者是训练不足，导致预测结果的信心概率过低。解决这些问题，需要密切监控训练过程中的loss值变化，并根据实际情况调整超参数、优化网络结构或增加训练迭代次数。 YOLO训练数据集时，理解并遵循正确的配置流程、合理利用多GPU资源、管理好日志记录以及正确处理训练问题，是提高训练效果的关键。同时，选择适合项目的网络配置和优化策略至关重要。