YOLOv3-Pytorch版本训练教程

开始前的说明

1.本教程主要参考

https://blog.youkuaiyun.com/sinat_27634939/article/details/89884011

感谢原博主

2.windows 10和ubuntu16.04 都可用

3.笔者教程以yolov3-tiny为例

环境配置

Pytorch ：https://pytorch.org/get-started/locally/
numpy
opencv-python
matplotlib
pycocotools
tqdm

基本上pip install 都能搞定，大家百度一下就可以

1.下载源码

github：
https://github.com/ultralytics/yolov3

压缩包下载或者git clone，都是基本操作。

2.下载训练过程中会用到的预权重

跑yolo需要 下载 darknet53.conv.74 到 weights 文件夹中
跑yolo-tiny需要 下载 yolov3-tiny.conv.15 到 weights 文件夹

下载地址：

https://drive.google.com/open?id=1uxgUBemJVw9wZsdpboYbzUN4bcRhsuAI

里面包含用到的所有权重，不过需要科学上网进Google Drive下载。

这里我给出百度云盘下载链接（仅有darknet53.conv.74和yolov3-tiny.conv.15）

链接：https://pan.baidu.com/s/19SqEfgGAfmFCiBFtOICbcg
提取码：bnwu

3.制作自己的数据集

1.图片标定

用到的工具是labelImg

去github上搜索labelImg按步骤安装
或者 直接

pip3 install labelImg

运行直接在cmd里执行

labelImg

运行界面如下：

标定的过程很简单，聪明的你瞎点几下就会了

记住以下四个快捷键会极大提高标定速度

ctrl+s	保存
d	下一张
a	上一张
w	开始标定

标定是一个体力活，标定完成之后 会得到 图片文件同名的xml 文件。

2.建立如下文件夹

在data目录下新建
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