./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 或者 ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 官网链接 三、准备数据集、训练、测试 1.在darknet目录下创建myData文件夹,目录结构如下,将之前标注好的图片和xml文件放到对应目录下 myData ...JPEG...
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 或者 ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 官网链接 三、准备数据集、训练、测试 1.在darknet目录下创建myData文件夹,目录结构如下,将之前标注好的图片和xml文件放到对应目录下 myData ...JPEG...
该文原地址: darknet-yolov3训练自己的数据集(超详细) - AnswerThe - 博客园 一、标注工具(labelimg) 1. 下载地址 2.双击运行 3.保存后的文件为xml格式 二、下载编译darknet 1.拉取darknet git clone https://github.com/pjreddie/darknetcd darknet 1. 2. 2.修改配置文...
第二步:[霸气登场]训练自己的数据集 选择自己标注好的数据集,要求图片文件夹名字必须叫JPEGImages,标注的文件夹名字随便,建议是Annotations。这个是Pascal VOC标注的文件夹名字,然后打开软件选择JPEGImages文件夹和Annotations文件夹,如果没有Annotations文件夹,也可以导入yolo格式txt文件夹,txt文件夹必须叫labels而且要和JPE...
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 一切正常的话会输出测试图片的检测结果: 用自己打数据集进行训练 (1)数据集处理 我做的项目是检测水面上的物体,一共5类:客船、货船、小船、帆船、浮标,每类大概500张图,并且我用类似labelimg的工具对图片进行了标注,这里附上大神的labelimg的githu...
backup = /home/tukrin/zhl/darknet/backup/ #backup文件夹的路径 训练的权重将保存在这 7. 修改./darknet/data/voc.name文件 将voc.name文件做如下修改: car people 内容为你的数据集的类别名称,注意和xml文件中的类别名称一致。 8. 修改./darknet/cfg/yolov3-voc.cfg文件 ...
darknet-yolov3训练自己的数据集一般要写代码自己转化数据集,还要修改配置文件,数据集也不保证都是正确标注的,这个流程一般对初学者或者不熟悉的人经常弄错,只要一个配置参数改错就会导致训练出现问题,还有可能是训练几个小时发现检测不出物体。因此一个训练工具软件就横空出世了。这个软件就是yolov3快速训练助手。接下来...
darknet训练yolo_v3 使用官方darknet来训练YOLO-v3 官方darknet地址:https://github.com/pjreddie/darknet 1.基本环境的配置及安装:opencv、cuda、nvidia驱动、cudnn、darknet 参考教程:https://blog.csdn.net/gzj_1101/article/details/78651650 &n......
2.将数据转换成darknet支持的格式 yolov3提供了将VOC数据集转为YOLO训练所需要的格式的代码,在scripts/voc_label.py文件中。这里提供一个修改版本的。在darknet文件夹下新建一个my_lables.py文件,内容如下: importxml.etree.ElementTree as ETimportpickleimportosfromosimportlistdir, getcwdfromos.pathimportjoin#源...
进行测试:./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 2. 制作VOC数据集 \quad 这里介绍一下如何制作PASCAL VOC数据集,首先来看VOC数据集的结构: 我们训练自己的数据时只需要修改Annotations、ImageSets、JPEGImages 三个文件夹,请自动忽略voc_label。接下来就可以先搞定Annotations...