Darknet 训练所需配置

一 修改yolo-voc.cfg文件

第一段 （这里不需要修改   默认值为 batch =64  subdivisions=8）

最后一段 需改

1. [convolutional]  
2. size=31 
3. stride=1  
4. pad=1  
5. filters=35  //修改最后一层卷积层核参数个数，计算公式是依旧自己数据的类别数filter=num×（classes + coords + 1）=5×（2+4+1）=35 
6. activation=linear  
7.   
8. [region]  
9. anchors = 1.3221, 1.73145, 3.19275, 4.00944, 5.05587, 8.09892, 9.47112, 4.84053, 11.2364, 10.0071
10. bias_match=1  
11. classes=2  //类别数，本例为1类  
12. coords=4  
13. num=5  
14. softmax=1  
15. jitter=.3 
16. rescore=1  
17.   
18. object_scale=5  
19. noobject_scale=1  
20. class_scale=1  
21. coord_scale=1  
22.   
23. absolute=1  
24. thresh = .6  
25. random=1 

二 新建obj.name

将你用到的标签写进里面，我的是两类

三 新建obj.data

四 训练

darknet.exe detector train cfg1/obj.data cfg1/yolo-voc.cfg 

五 测试

darknet.exe detector test cfg1/obj.data cfg1/yolo-voc.cfg backup/ yolo-voc_final.weights cfg1/test.jpg -thresh 0.8