YOLO环境搭建

YOLO官网

YOLO训练自己的数据集

YOLO算法的原理与实现

yolo3代码参考2

pytorch版yolov3训练自己数据集

• 史上最详细的Pytorch版yolov3代码中文注释详解（一）
  

• 哔哩哔哩参考：

Cygwin

Cygwin安装教程
补充:Windows+CPU+Cygwin编译darknet运行yolo3
额外需将wget,make包也加进去
还需将目录加入系统路径path

• 如果忘记勾选了，就再次打开setup.exe，将包勾选上即可（不需要重新安装）
  cygwin64安装wget和apt-cyg
  

下载darknet

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
建议直接去github下载zip包
然后按YOLO官网步骤即可
参考博客：
Windows+CPU+Cygwin编译darknet运行yolo3

• 运行cygwin64，打开当前darknet的目录
  注意;需要路径需要用/,是一个虚拟的linux系统

cd F:keras-yolo3-master/darknet

• 编译，输入

make

make过程中无报错，且在…\darknet\obj文件夹下生成若干.o文件，即视为编译成功。

yolo建自己的数据集

• 将labelme的json文件保存为labelimg的xml文件
  2、Python Labelme标注的json与LabelImg标注的xml 数文件相互转换、以及VOC数据格式转化、coco数据集转化（仅适用矩形框）
• 将xml转为txt

labelImg工具 xml格式 修改成 txt格式保存

• 生成train.txt 和 val.txt
  YOLO3 darknet训练自己的数据

• 生成ImageSets中Main文件夹下的文件
  
  参考：pytorch版yolov3训练自己数据集

yolo官方教程

史上最详细的Pytorch版yolov3代码中文注释详解（一）