Win10+keras的YOLOV3的复现+自己的数据集

1、代码下载：下载yolov3代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 ，并解压缩之后用pycharm打开。

2、下载权重：https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

3、生成模型：将darknet下的yolov3配置文件转换成keras适用的h5文件：

python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

4、运行预测单张图像程序

python yolo_video.py --image

5、训练VOC2007，可以将自己的数据集制作成VOC2007格式：

放置：D:\demo\keras-yolo3-master\VOCdevkit\VOC2007\四个标准的文件夹

 

6、在voc_annotation.py需改你的数据集的类别：修改成自己的类

python voc_annotation.py

生成3个文件：三个新的不同的txt文件：2007_train.txt; 2007_test.txt; 2007_val.txt

7、运行Kmeans.py生成新的锚文件yolo_anchors.txt，并将其复制到model_data文件夹下

8、修改yolo3.cfg文件：

 filter：3*（5+len（classes））我这里只有一个类，所以filter=18
                 
 classes:你要训练的类别数（我这里是训练1类） 
                  
 r