梅西目标检测

目标检测-足球和梅西
1. 安装 darknet
同以上项目。安装前,可将足球检测项目重命名为darknet_ball,将messi检测项目重命名为darknet_messi。
2. 给自己的数据集打标签
1) 添加自定义类别
修改文件labelImg/data/predefined_classes.txt
ball
messi
trophy
2)使用labelImg进行图像标注
用labelImg标注生成PASCAL VOC格式的xml标记文件
 
3. 整理自己的数据集
1) 下载项目文件:
从百度网盘下载到darknet目录下并解压
链接:https://pan.baidu.com/s/1R-azYMOEwOZ5dQpfi2OMVQ
提取码:guk3
VOCdevkit_bm.tar.gz
visualization.tar.gz
testfiles.tar.gz
gen_files.py
gen_anchors.py
reval_voc.py
voc_eval.py
draw_pr.py
2)生成训练和测试文件
执行
python gen_files.py  在VOCdevkit / VOC2007目录下可以看到生成了文件夹labels ,同时在darknet下生成了两个文件2007_train.txt和
2007_test.txt。2007_train.txt和2007_test.txt分别给出了训练图片文件和测试图片文件的列表,含有每个图片的
路径和文件名。另外,在VOCdevkit / VOC2007/ImageSets/Main目录下生产了两个文件test.txt和train.txt,分别
给出了训练图片文件和测试图片文件的列表,但只含有每个图片的文件名(不含路径和扩展名)。
labels下的文件是images文件夹下每一个图像的yolo格式的标注文件,这是由Annotations的xml标注文件转换来
的。
4. 修改配置文件
1)新建data/voc.n