yolov3 tiny训练自己的数据集进行物体检测 (只检测行人)

本文详细介绍了如何使用yolov3 tiny模型训练自己的数据集进行行人检测。从下载代码、预训练权重到修改配置、生成txt文件、训练网络和测试效果,每个步骤都有清晰的说明。作者在旧笔记本上完成训练,提供了相关脚本和资源链接。

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

说明:我的电脑是个16年3500元买的笔记本(勇气可嘉:)

环境:额外的包之类的,我用的anaconda,可以非常容易安装各类包,如果运行显示缺包,那就去environment去安装对应的包。

我的版本:python 3.7.4 - tensorflow 1.13.1 - numpy 1.16.0 - keras 2.2.4

1. 下载Github上面的文件

https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

直接下载zip。本文是针对以上文件内容的微小改动来训练自己的数据

 

2. 下载预训练的权值

https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

下载完成后放入上面解压文件的目录下 C:\Users\...\Desktop\keras-yolo3-master,下文所述“[目录]”,皆指向此目录

 

3. 下载数据集文件(自己制作也行,自己制作参考其他博客)

https://pan.baidu.com/s/15ewJZoav2ebmkqBf2bPyeA 提取码&#

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