YOLOv3训练自定义数据【超级简明，亲测有效】

最新推荐文章于 2025-07-01 10:56:57 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-01 10:56:57 发布 · 2.2k 阅读 · 9 ·
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手动收集一批手机图片，然后训练一个能够识别手机的YOLOv3模型，最终效果如下图所示：

 

感谢untilyouydc博主提供的轮子，可以很方便的爬取百度图片

https://blog.youkuaiyun.com/qq_40774175/article/details/81273198

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本次测试在服务器上的目录为/data_1/git/

  • 下载darknet工程
cd /data_1/git/

git clo
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YOLOv3训练自定义数据集
weixin_50008473的博客
03-28 4143
1. 下载YOLOv3和权重文件 YOLOv3:git clone https://github.com/pjreddie/darknet yolov3.weights：wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights darknet53.conv.74：wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74 2. 数据集处理 （1）在scripts文件夹下按如下目录创建VOCdevkit 文件夹
简单三步 用YOLOv5/v7快速训练自己的数据集（新增转换划分脚本）
YOLOv8项目贡献者
04-28 2万+
Yolov5训练自己的数据集教程
yolov3训练自定义数据集
qq_20241587的博客
01-06 1362
使用yolov3（https://github.com/pjreddie/darknet）训练自己的数据集，数据集大概一千张图，两个类别。 0 使用labelimg 标注数据。 如对 aaa.jpg 文件进行标注，画一个框，类别为人，标注的结果是生成一个 aaa.txt 文件，内容为 class ,x,y,w,h 1 clone 项目 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet 2 找到makefile文件，进行一些修改.
YOLOV8使用及训练自定义数据集记录
最新发布
qq_51355375的博客
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YOLOV8使用及训练自定义数据集记录
【笔记】YOLOv3训练自己的数据集(2)——训练和测试训练效果
csdn_zhishui的博客
12-30 3231
环境：Ubuntu18.04 GTX1080 文章目录3 训练3.1 修改配置文件3.1.1 修改类别名称显示文件`darknet/data/voc.names`3.1.2 修改数据文件`darknet/cfg/voc.data`3.1.3 修改配置文件 `darknet/cfg/yolov3-voc.cfg`3.2 开始训练3.2.1 从预训练模型开始训练3.2.2 从头开始训练3.2.3 控...
python：yolov算法修改数据集txt标签类别
weixin_46288319的博客
11-07 1939
python：yolov算法修改数据集txt标签类别
修改标注文件的类别
cqjnovo的博客
04-10 359
功能描述：数据集里原来是具有4个类别yolo格式标注的 txt文件，现在需要把这四个类别合并成一个类别，所以就使用以下这个脚本读取源标注文件中的每一行的类别id，如果id!
目标检测yolov5__v6.0版，pytorch实现，标注，增强，训练自定义数据集全
09-28
本篇文章将详细介绍如何使用PyTorch框架实现YOLOv5的v6.0版本，以及如何对自定义数据集进行标注、增强和训练的完整流程。 一、YOLOv5概述 YOLOv5是YOLO系列的改进版，它继承了YOLO家族速度快、精度高的特点，并在...
YOLOV8实例分割（环境配置+搭建模型+数据集制作+训练+预测全套）
m0_63172128的博客
07-29 1万+
双击exe——Next——I Argee——just me ——选择路径（建议自定义，不要安装到c盘，且安装路径不要出现中文）——两个勾都勾上，不然配置环境很麻烦——Install——接下来页面两个勾不选——fnish完成安装。接下来进入自己虚拟环境，前面base变成了自己的环境名称，就可以接下来在这个环境里为所欲为了，安装卸载，即使弄错了，去anaconda安装路径找envs文件夹，里面有你的虚拟环境可以整个复制或者删除。点开能进入命令框，输入python，可以看到python版本。
玉米好坏检测数据集，对2357张玉米图片进行yolov7pytorch格式的人工标注，平均准确率在89.5%以上
12-14
这一点在描述中得到了强调，说明该数据集在经过严格的标注后，能够达到平均准确率89.5%以上，这个结果表明数据集具有很高的质量，能够有效支持训练和验证深度学习模型。 数据集被划分为三个部分：train（训练集）、...
Transformer模型-数据预处理，训练，推理（预测）的简明介绍
Ankie资深技术项目经理
04-11 2584
Transformer模型-数据预处理，训练，推理（预测）的简明介绍。 在继续探讨之前，假定已经对各个模块的功能有了充分的了解，我们从头梳理一遍流程。
批量更改YOLO标签类别
weixin_44146022的博客
04-08 2668
原本的标签的classes.txt文件中person类别是1【即第二行才是person类】，而后来找到的数据集大且标注好了，好巧不巧person类别是0。故要将labels文件的类别都改成0。 要自己先创建好空的文件夹存放新标签。 import os import random import numpy as np from numpy import * txtfilepath = "/content/drive/MyDrive/person/labels/test" #原始txt文件所存文件夹，文件夹可
yolov10训练自己的数据集
TyearLin的专栏
06-25 529
1 图片样本数据集包含300张图片样本，训练集210张，验证集60张，测试集30张。2 标注文件。
YOLOv8教程系列：一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，你只看一篇-＞调参攻略），包含环境搭建/数据准备/模型训练/预测/验证/导出等
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利用yolov3 进行目标检测（可自定义检测的类别）
开开_王子的博客
07-09 1万+
1、修改yolo.cfg文件 将其中的classes修改为1，所有的filters=255的值修改为filters=18（计算方式为(classes+5)*3），filters仅仅是Yolo层前的filters修改为18 2、将coco_class.txt和voc_class.txt文件中的类别全部修改成‘car’ （该目录下新建object_classes.txt文件，写入car） 3、运行vo...
修改YOLO使其显示自定义类别
weixin_33705053的博客
11-22 479
基本参考自这篇文章（http://blog.youkuaiyun.com/ma3252788/article/details/74659230），主要用来记录下自己遇到的问题 根据@赤战约风 的帖子做如下修改可以使其只显示人这个类别 一.修改源代码 cfg/coco.data classes= 1 #修改成1 train = /home/pjreddie/data/coco/tr...
YOLOv3训练自己的检测模型
02-01 3769
原文出处: https://blog.xugaoxiang.com/ai/yolov3-train-custom-detector.html 软硬件环境 Intel® Xeon® CPU E5-1607 v4 @ 3.10GHz ubuntu 18.04 64bit GTX 1070Ti 8G/32G darknet git version cuda 8.0 opencv 3.4.3 minic...
目标检测 yolov3 自定义目标检测 win10+vs2017+gpu加速
qq_28224015的博客
06-04 7116
yolov3在github上的教程自定义yolov3的主要步骤可以概括为：1、下载darknet-master2、选取正确的cuda9.1和cudnn7.0并下载（nivda官网开发者社区有，不过cudnn7.0的下载界面在维护，百度一下，资源就有）这里我选取的版本为3、安装cuda9.1，除非高手，请务必按照默认路径安装4、将cudnn7.0压缩包解压后的文件复制到cuda9.1安装目录的对应位...
汽车目标检测数据集(YOLOV5格式)：训练与测试图像集
3. 标注格式：标注文件采用的是YOLO系列常用的txt文件格式，这种格式简明扼要，方便模型读取。YOLO格式的标注文件通常包含类别ID和物体在图像中的位置（即边界框的中心坐标、宽度和高度）。 4. 类别说明：数据集只...
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