YOLO-Darknet实战（四）：自建数据集训练YOLOv4模型

已于 2022-05-10 10:43:50 修改
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分类专栏： YOLO-Darknet 目标检测最强实战 文章标签： 目标检测 深度学习 人工智能 YOLO Darknet
于 2022-05-10 10:42:16 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wjinjie/article/details/120693735
本文介绍了如何使用Darknet格式数据集训练YOLOv4模型，详细步骤包括：制作Darknet格式数据集、更改配置文件、下载预训练模型、编译darknet、开始训练、断开续训以及目标检测测试。关键操作包括调整配置文件参数、设置训练批次和步长，以及使用预训练权重进行模型微调。

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

文章目录

一、制作Darknet格式数据集

Darknet格式数据集由以下几个文件构成：
1、obj.names
用来存放目标的类名，该文件置于darknet/data/路径下

2、train.txt 和 test.txt
用来存放训练集和测试集中图片的路径，文件放置于darknet/data/路径下，文件内容如下：
在这里插入图片描述

3、obj
文件夹，用来存放原图和txt标签，文件放置于darknet/data/路径下。txt标签格式如下：
在这里插入图片描述

4、obj.data
主要用来存放文件路径信息，放置于darknet/data/路径下，内容如下：

classes = 2
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