使用YOLOv3(YOLOv3-tiny)训练自己的数据(1)

本文介绍了如何使用YOLOv3-tiny模型训练自己的数据集,包括数据准备、XML到TXT转换、训练集划分以及配置文件修改等步骤。详细讲述了从创建XML和TXT数据集,到利用指定脚本处理数据,最终调整YOLOv3-tiny配置文件以适应自定义类别。

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

数据准备

 

图像xml+txt数据集的制作:

 

参考:

https://blog.youkuaiyun.com/Patrick_Lxc/article/details/80615433

中的test.py与voc_annotation.py

https://blog.youkuaiyun.com/lilai619/article/details/79695109

中的voc_label.py

 

文件夹安排:

- data

- - Annotations
- - Images
- - labels(存放坐标的txt文件)

- - xml(存放坐标的xml文件)
- - .names
- - 2007_train.txt
- - 2007_test.txt

- - ImageSets

- - -Main

- - - - train.txt
- - - - test.txt

- - - -  trainval.txt
- - - -  val.txt

 

1、

从链接中下载exe文件,对图像进行Label。得到xml文件。

注意:

exe文件的路径不要有中文,否则无法打开exe文件。

 

2、运行test.py文件

 

import os
import random

trainval
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