YOLO pytorch 训练自己的数据集(笔记)

一 安装下载labellimg

环境:ubuntu18.04 ,anaconda

参考:Linux下快速安装LabelImg_Edeeen1的博客-CSDN博客

(1)从git-labelImg下载labelImg.zip:

https://github.com/Ruolingdeng/labelImg.git

git clone https://github.com/Ruolingdeng/labelImg.git

(2)下载tools:

sudo apt-get install pyqt5-dev-tools

(3)在labelImge文件夹下面运行

make qt5py3

(4)打开labelimg,在labelImg文件夹下面执行:

python3 labelImg.py

YOLO pytorch 训练自己的数据集(笔记)_第1张图片

 二 labellimg的使用

数据集标注:

(1)打开图片目录(open dir) 选择图片所在的文件夹

(2)改变图像输出文件夹(change save dir)

(3)训练之前一定要选好输出格式  是voc  还是yolo ,具体根据自己选择的程序数据集要求。

        不然后面还要转换格式

YOLO pytorch 训练自己的数据集(笔记)_第2张图片

labellimg快捷键

W 选择区域
A 上一张图片
D 下一张图片
ctrl+S 保存(非常方便)

 效果:(保存格式为yolo,所以输出为txt)

YOLO pytorch 训练自己的数据集(笔记)_第3张图片

二 YOLO训练步骤

YOLOv4解析 | 第二篇:用YOLOv4训练自己的数据集(超级详细完整版)_K同学啊的博客-CSDN博客_yolov4训练自己的数据集

 运行train.py时,需注意:

YOLO pytorch 训练自己的数据集(笔记)_第4张图片

此处的运行子代可以依据建议运行子代填写。

 

你可能感兴趣的:(pytorch,python,opencv,目标检测,目标跟踪)