Win10上darknet-yolov3-训练自己的数据集

最新推荐文章于 2024-08-21 18:39:28 发布

ccc_irene

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分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41433316/article/details/99290709

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关于win10上darknet-yolov3的配置 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41433316/article/details/98354269 上面有，这里主要记录一下训练的过程：

准备数据集

将数据集做成VOC格式的，使用labelimg工具对图片进行标注生成xml文件

生成、修改文件

1、进入build–>darknet–>x64，在该目录下进行操作
2、进入data–>VOCdevkit（如果没有VOCdevkit的话就从自行创建一个），创建文件夹VOCxxxx（建议日期），比如VOC0809，在VOCxxxx下建立Annotations，ImageSets，JPEGImages以及labels文件夹，在ImageSets下建立Main文件夹
将xml文件放入Annotations中，图片放入JPEGImages中
在这里插入图片描述
3、将makeTxt.py放入VOCxxxx中并执行python makeTxt.py，将会在Main下生成train、val、test三个txt
附上makeTxt.py的代码：

import os
import random
 
trainval_percent = 0.85   #可自行进行调节
train_percent = 0.8
xmlfilepath = 'Annotations'
txtsavepath = 'ImageSets\Main'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
 
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
 
ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
ftest = open('ImageSets/Main/test.txt', 'w')
ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt', 'w')
fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w')
 
for i in list:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        #ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftrain.