利用wider_face训练yolov3模型的坑

本文记录了使用YOLOv3模型在wider_face数据集上进行目标检测训练时遇到的问题和解决方案。包括数据集的准备、训练时的图片和标签放置、处理段错误以及避免测试时的报错等关键点。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

YOLOv3出来已经有一段时间了,最近利用其玩了一下wider_face的数据集,现在把踩过的坑写一篇博客。

一:准备

1、准备***.data, ***.cfg,  ***.names 三个文件,官网上面都有说明

2、准备wider_face数据集及标签

可以参考 https://blog.youkuaiyun.com/yison11/article/details/78122339

3、准备好你的GPU, 等等

二:坑

1、训练时注意要将图片数据放入./data/images文件下,要将所有的图片放入,不要把源数据的文件夹直接放进去,并且labels要放入./data/labels中

2、训练时可能会出现 段错误 这个问题,不要着急,这个是因为数据集部分数据有问题。

一般情况下段错误是因为越界问题造成的,但是源码本身是没有问题的,只能是数据的问题了,由上图可以看出,标签框的位置可能会超出图像边框的位置(这感觉也是越界),或者和边界重合,类似于右下角的红框(虽然我感觉没问题,但是亲测还是报段错误)。所以重新编写了提取labels的代码的代码(这里注意使用新的labels路径生成train_list.txt)。代码应该会放在我的资源里,需要的话可以

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