修改voc.data文件,指定数据集路径、类别文件(voc.names)以及训练/验证集文件。 修改yolov3-voc.cfg文件,设置批次大小、类别数等参数。 下载预训练权重: 从官方或可靠来源下载YOLOv3的预训练权重文件(如darknet53.conv.74)。 开始训练: 使用Darknet提供的训练命令开始训练模型。例如,在Linux下可以使用./darknet det...
与下面yolo层的classes一致, # 5 的意义是4个坐标加一个置信率,论文中的tx,ty,tw,th,to # anchors_num 表示YOLO中每个cell预测框的个数,YOLOV3中为3 # 此处 filters = (20 + 5) * 3 = 75
原文发表在:语雀文档0.前言本文为 Darknet框架下,利用官方VOC数据集的yolov3模型训练,训练环境为:Ubuntu18.04下的GPU训练,cuda版本10.0;cudnn版本7.6.5。经过一晚上的训练,模型20个类别的mAP达到74%+。主要…
文章内容包括在VOC数据集上YOLO-v3的训练过程与结果分析。训练设备为Lenovo 拯救者，使用GPU 1070ti，显存为8GB。训练数据为VOC 2007和VOC 2012。训练中遇到显存不足的问题，尝试修改参数后仍然未能解决。第四次训练使用较小的batch大小和较高的subdivision，训练过程稳定，但训练结果中出现了标签错乱的问题...
yolo v3配置文件说明模型配置文件——cfg/yolov3-voc.cfg,batch=64#一批训练样本的样本数量,每batch个样本更新一次参数subdivisions=32#它会让你的每一个batch不是一下子
在计算机视觉领域,目标检测是一项重要的任务,而YOLOv3(You Only Look Once version 3)作为一种高效的目标检测算法,广泛应用于各种场景。然而,要训练一个高效的YOLOv3模型,一个高质量的数据集是必不可少的。本文将详细介绍如何制作自己的VOC格式数据集,并通过YOLOv3进行训练和测试。 一、数据集准备 收集图像:首先,...
2️⃣ 别忘了下载VOC2007数据集。📚 3️⃣ 推荐在虚拟环境中安装required.txt里的库,避免冲突。🌐 4️⃣ 按照readme.md的步骤,填好文件路径,一键运行!🎈在AutoDL上也能跑: 1️⃣ 上传模型压缩包,轻松搞定!🚀 2️⃣ 用AutoDL的公开数据集,省时省力!💡 ...
利用Darket 和YOLOV3训练自己的数据集(制作VOC) 1. 配置Darknet 下载darknet源码:git clone https://github.com/pjreddie/darknet 进入darknet目录:cd darknet 如果是cpu直接make,否则需要修改Makefile,设置cuda和cudnn路径:...
之后双击运行 train_voc.cmd 文件,运行2秒闪退,提示:CUDA Error:out of memory 参考:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/78565350 修改如下: 1.GPU=1 CUDNN=1 修改之前都是 0 。 根据训练时需要执行的语句:darknet.exe detector train data/voc.datacfg/yolov3-voc.cfgdarknet53.conv.74 ...
注:需要在darknet文件夹下,新建名为backup的文件夹,否则训练过程报错:Couldn't open file: backup/yolov3-voc.backup。 打开data/voc.names文件,对应自己的数据集修改类别。 转换标注集格式 修改voc_label.py, 如只有一个类:car,在voc_label.py中做如下修改 ...