（快速简便）YOLO-V3训练自己的无xml标签数据集_yolov3没有标注的图片会参与训练吗-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34806812/article/details/81706023

本文介绍如何使用YOLOv3进行鸟类检测任务的训练流程，包括搭建环境、配置文件夹、开始训练及测试等步骤，并分享了训练中遇到的过拟合问题及其解决方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 打标签工具：直接生成txt标签

2 建立文件夹格式

格式为：darknet / birds/

包含4个文件夹：img放所有图片和txt标签、cfg放配置文件、backup放生成的weights、visualization放生成的log

train.txt 和test.txt 内容格式如下（根据自己情况修改路径）：

cfg文件夹下一共3个文件：

cfg修改好放入。这里不再赘述，不会的看我之前的博客： https://blog.youkuaiyun.com/qq_34806812/article/details/81673798

birds.data：

birds.names：

3 开始训练：

./darknet detector train pds/birds/cfg/birds.data pds/birds/cfg/birds.cfg darknet53.conv.74 2>1 | tee pds/birds/visualization/train_birds.log

训练过程中，中断训练之后，用命令./darknet detector train pds/birds/cfg/birds.data pds/birds/cfg/birds.cfg pds/birds/backup/yolov3-voc-birds.backup 2>1 | tee pds/birds/visualization/train_birds.log

此时log文件会被覆盖，如果用tee -a命令，会附加在log后面而不是覆盖，但是log保存是实时的，weights保存是每一个时间段，会有一个延迟。最好另存为之前的log，再次保存log之后手动附加过去。

4 结束训练并测试：

切换到cfg文件中的test模式

测试：

./darknet detector test pds/birds/cfg/birds.data pds/birds/cfg/birds.cfg pds/birds/backup/birds.backup

5.问题

第一次出现了过拟合的问题，很恐怖：

删掉backup文件，通过调参，再用第400次的weights继续训练：./darknet detector train pds/birds/cfg/birds.data pds/birds/cfg/birds.cfg pds/birds/backup/birds_400.weights