keras训练自己的yolo3模型

一、首先下载模型：https://download.csdn.net/download/OEMT_301/12505956
二、制作标签
三、配置训练模型
1、将原始图像拷贝到VOC2007/JPEGImages文件下
2、将制作的xml标签拷贝到VOC2007/ Annotations文件下
3、执行spilt.py在VOC2007\ImageSets\Main下生成4个txt文件

3、修改voc_annotation.py第6行，为自己的训练识别对象，我这里识别了两个物体分别是watch和person

4、修改model_data文件下的coco_classes.txt和voc_classes.txt为对应识别对象


5、执行voc_annotation.py可在dataset文件下得到三个txt文件

6、修改yolov3.cfg中第603、610、615行参数，与与之模型相对应

四、开始训练模型
1、在train.py第29行设置batch_size大小

2、在train.py第42行设置epochs次数

3、执行train.py，执行完成
4、执行完成会在checkpoint文件夹下生成trained_weights.h5文件

五、利用自己模型进行识别
1、将待识别图像拷贝到image文件下
2、执行yolo_video.py
3、当执行完毕，会在image\result文件下得到识别结果图像

我这里训练样本和次数都不够，因此结果较差。

参考：https://blog.csdn.net/Patrick_Lxc/article/details/80615433