Yolov3训练自己的数据集完整步骤

一、配置Darknet                                                                                                                                                                                 下载darknet源码：git clone https://github.com/pjreddie/darknet                                                                                                   进入darknet目录： cd darknet                                                                                                                                               Darknet文件夹目录如下                                                                                                                                              首先需要修改Makefile， 

                                                                        

然后编译：                                                                                                                                                            

 

二、准备训练数据集

数据集文件目录格式如下：

Yolov3数据集只需要四个文件，一个是图片数据集文件夹JPEGImages，一个是对应图片的标签文件夹labels，还有个ImageSets文件夹，最后是图片路径文档2007_train.txt。具体格式如下：

1、JPEGImages文件夹下存放图片数据集，包括训练、测试加验证的所有图片，如下所示：

2、ImageSets文件夹下存放图片名称，分为训练、测试和验证集（这里没有进行验证集的。txt，但并不影响训练模型）的名称，这是由上面图片数据集中图片名称分出的三个部分，如下所示：

3. labels文件夹下存放图片的标签，包括训练、测试加验证的所有标签，如下所示：

标签名跟图片名一一对应，例如000000.txt为图片000000.jpg中所有目标的标签，000000.txt中数据解释：0 0.12 0.47 0.25 0.04  ——第一位表示类别名称，如下图看到第一位全为零即只有一类，后面四位表示归一化后的目标中心点(x,y,w,h)

4.图片路径文档2007_test.txt  2007_train.txt

自己写代码将上述图片路径写在2007_train.txt 和2007_test.txt中，根据分好的训练和测试集。如下图所示：

三、修改yolov3-voc.cfg,这里我将其复制了一份重命名为yolov3-voc-smoke.cfg

修改yolov3-voc.cfg

四、修改voc.name文件

五、开始训练

 

 

最后给大家提供一个yolov3标注软件（目前还在完善）的福利，自己原创，（稍后上传）