然后在yolov3的cfg文件夹下创建自定义配置文件,暂且命名为yolov3.yaml,仿造coco128.yaml里的格式,把tran和val路径改成我们的路径就行了,把下载地址注释掉,类别改成我们自己的类别就行了。 到底为止,符合yolov3格式数据集构造完毕,可以用官方代码进行训练了 python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 ...
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 1. 测试 ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 1. 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 然后再去分为测试集 验证集 和训练集 代码如下 ...
在缺陷检测中,我们通常使用AnyLabeling来进行图表标注,然后用YOLO来进行缺陷检测,因此AnyLabeling标注格式转换成YOLO格式, YOLO数据集划分为训练集,验证集和测试集。 代码说明: src/wepy/aitool/dataset/format_converter.py: AnyLabeling标注格式转换成YOLO格式 ...
数据说明 数据集规模:共包含近一万张火焰和烟雾图像样张。 训练集:包含7000张图像样张(带txt标注)。 验证集:包含1500张图像样张(带txt标注)。 测试集:包含1500张图像样张(带txt标注)。 图像格式:JPG 标签格式:TXT,标签数据以YOLOv5兼容的格式记录。 预处理:数据集已按比例划分完成,标签与图片一一对应,无需进行任...