神经网络darknet-yolov3训练策略

YoloV3训练技巧
最新推荐文章于 2025-10-08 18:25:05 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-08 18:25:05 发布 · 2.1k 阅读 · 5 ·
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本文分享了YoloV3模型训练的实用技巧，包括学习率设置、迭代次数选择及如何观察训练效果。通过调整参数如batch大小、图像尺寸等，有效提升模型训练效率。

1、 首先设置较大的学习率
2 、 迭代次数先迭代1000次，看看avg
3、 再决定训练次数
针对darknet-yolov3的训练
Training
batch=64
subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

#learning_rate=0.002
learning_rate=0.01 学习率
burn_in=1000
max_batches = 50200
policy=steps
steps=30000,35000 训练步数
scales=.1,.1

426: 16.589777, 16.896982 avg, 0.000329 rate, 4.391580 seconds, 27264 images
终端显示结果
426 已经训练步数
16.589777 总体Loss
16.896982 平均loss 这个值越小越好
0.000329 当前学习率

由于darknet-yolov3设置前1000步每100步保存一次模型，可以先观察下训练结果
并且支持断点训练

yolov3用训练过的weights文件继续训练数据
baidu_41778202的博客
11-21 9150
参考自：https://blog.youkuaiyun.com/hunterhe/article/details/89923092 背景 Windows10 yolov3（使用tiny-yolo训练在GPU下训练的数据，tinyyolo使用见https://github.com/AlexeyAB/darknet ） darknet 方法 当训练到一定程度需要测试效果时，可以终止一下训练（ctrl+c），此时在...
使用darknet训练yoloV3
猫猫与橙子的博客
12-01 4174
最近在训练yolo V3；训练过程一波三折，为什么这么说了，使用pytorch训练，速度太慢了，8个小时训练了7个epoch，batchsize我设置的是8，然后图片总数是9万多张，设置了216个epoch。这算下来估计训练结束，需要10天左右吧，这把我自己坑的。 然后周五的时候选择使用darknet进行训练。按照yolov3官网一步步的进行； 训练时遇到的问题也挺多的，总结如下： 1）把训...
YOLO训练优化策略
最新发布
2501_93677425的博客
10-08 356
针对小规模数据集，推荐采用复合数据增强策略：随机旋转（±30°）、HSV色彩空间扰动（±50%）、马赛克拼接（4图混合）。YOLOv12新增自适应学习率机制，当验证集mAP波动超过5%时自动触发学习率调整，实测训练稳定性提升40%。小数据集训练建议：前20个epoch冻结骨干网络参数，启用标签平滑（Label Smoothing，α=0.1），Dropout率设置为0.2。训练过程中需注意三要素平衡：位置损失权重建议设为0.7，置信度损失0.3，类别损失0.2。新手可直接使用官方提供的损失函数预设参数。
yolov3的训练（六）darknet训练与测试
Xiong2840的博客
11-19 1827
yolov3的训练（六）darknet训练与测试
YOLO V3 Win10环境如何在之前训练的weights上继续训练模型
GeekYao的博客
11-28 4632
YOLO V3 Win10环境如何在之前训练的weights上继续训练模型 最近在用darknet YOLO V3 训练自己的数据集，有时会涉及到在训练集中新加入图片，再继续训练。很多资料都是关于Ubuntu环境的，Win10环境继续训练模型代码(Dos命令) 如下： darknet.exe detector train data/obj.data yolo-obj.cfg yolov_last...
深度学习与darknet+yolov3训练笔记
fengww0808的博客
06-28 382
Region Avg IOU: 0.900319： 表示在当前subdivision内的图片的平均IOU，代表预测的矩形框和真实目标的交集与并集之比，这里是90.03%，很高了吧。or (base) C:\darknet-master\build\darknet\x64> .\darknet detector test data/voc.data yolov3-voc.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 dog.jpg 没有标出目标框。一次 batch输出。
darknet版YOLOv4无人机检测训练权重darknet-yolov4-drone-master.rar
03-02
Darknet是一个开源的神经网络框架，常用于YOLO（You Only Look Once）系列模型的训练和推理。这个"darknet-yolov4-drone-master.rar"压缩包包含的资源是专门为无人机目标检测定制的YOLOv4模型权重和配置文件。 1. *...
yolov4最新版本源码下载 darknet-master.zip
12-07
它支持多种神经网络架构，包括YOLO系列。Darknet的灵活性和轻量级特性使其在目标检测研究和实践中颇受欢迎。 YOLOv4的改进主要集中在以下几方面： 1. **网络结构优化**：YOLOv4采用了更复杂的网络结构，结合了 ...
Darknet-YOLOv4深度学习模型解析
YOLOv4模型是通过使用Darknet框架来实现的，它是一个开源的深度学习框架，专门用于训练深度神经网络，尤其是用作实现YOLO系列模型的基础。Darknet框架以其简洁、高效著称，而且易于使用和扩展，使得研究人员和开发者...
基于Darknet-yolov4的彩色安全帽检测模型及数据集
在该资源中，还提供了训练曲线图，训练曲线图能够反映模型在训练过程中的损失（loss）和准确率（accuracy）的变化情况，通过分析训练曲线，研究人员可以评估模型的训练效果和泛化能力，及时调整训练策略和参数。...
超详细的YOLO系列算法全家桶--YOLOv1-YOLOv8
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01-25 7805
YOLOv1-YOLOv8的对比图先给大家呈上，本文介绍了从YOLOv1一直到YOLOv8的网络结构，以及各个版本之间的迭代，非常适合研究生们汇报PPT的制作和cv面试。
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总结一下yolov5训练模型，目标检测常用的指令（更新，不完全正确，有错请指正）
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06-29 3240
1、activate torch107 激活环境，最好每个软件、每个cmd都激活一下环境。 2、python train.py --img 640 --batch 4 --epoch 300 --data ./data/A.yaml --cfg ./models/yolov5m.yaml --weights weights/yolov5m.pt --workers 0 训练模型指令，epoch300为迭代次数。 3、python detect.py --source data/images/shiyan.j
YOLOv5简易使用笔记
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09-15 3241
YOLOv5简易使用笔记 前言： 这篇博客只是简单记录下YOLOv5的使用方式，并不会详细介绍代码含义之类的。 更多文章：博客地址 环境： YOLOv5 Python 3.8.1 YOLOv5目录介绍 从Github上下载解压好最新的YOLOv5文件后的目录如下图 data文件夹里面放着yaml文件，就是数据集的一些配置，是比较重要的，在训练自己数据集的时候会用到这个文件夹。 model文件夹里面放着一些官方的参数模型，里面有4个yaml文件分别对应着不同的模型参数，在自己训练的时候会用到这
关于yolov8一些训练的情况
qianxun
01-15 1万+
1、使用yolov8s训练(2000轮，真就一直训到了2000轮，不会象是yolov5一样收敛了就不训了)第一次map50=0.915，第一次训练依旧是2000轮，依旧是训练跑完2000轮了，map=0.91,map相差了0.5个点。(训练结果被我删除了，因为上面那个错误，然后我把run文件夹全部删除了。可以看到s模型640得map已经达到了44.9，v8n得map也已经达到了37.3，很强了，但是实际上是怎么样呢，我使用个人数据集进行了测试，本人得数据集在偏向于小目标，只有一类。
yolov3用训练过得weights文件继续训练
hunterhe的博客
05-07 1万+
背景 Ubuntu 18.04 yolov3 darknet 方法 当训练到一定程度需要测试效果时，可以终止一下训练（ctrl+c），此时在backup文件夹下有好多训练权重（.weight）文件。用其检测样本的代码如下： ./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_600.weights da...
神经网络常用的训练方式,神经网络训练过程详解
super67269的博客
10-24 1817
这时训练终止（这只是训练终止条件之一，满足任一终止条件，训练过程都将终止）深层含义你可以这样理解，如果随着网络的训练，确认样本的误差已经基本不在减小，甚至增大，那么就没有必要再去训练网络了，因为继续训练下去的话，在利用测试样本进行测试网络的话，测试样本的误差将同样不会有所改善，甚至会出现过度拟合的现象。例如，如果我们在进行视觉模式识别，那么在第一层的神经元可能学会识别边，在第二层的神经元可以在边的基础上学会识别出更加复杂的形状，例如三角形或者矩形。②、初始权值的确定 初始权值是不应完全相等的一组值。
深度学习训练多少轮？迭代多少次？
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深度学习是当今最火的研究方向之一。它以其卓越的学习能力，实现了AI的关键功能。一般来说，深度学习一次肯定是不够的，那么深度学习训练多少轮？迭代多少次？大家所关心的问题，解答来了。深度学习训练迭代多少次？翻了翻各位大牛的研究成果，有训练10个迭代的，有30个，甚至也有1万个以上的。这就让小白迷茫了，到底训练多少次合适?训练的检验标准是什么?有一些大牛上来直接就说训练多少次，也不解释为什么，就说是凭经验，这种我们学不来。还有一些专家给出了一些理由，我们来总结一下。01 当loss值收敛时结束迭代深度学习的一个关
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YOLO v3训练过程中输出参数含义 yolov3-voc Learning Rate: 0.001, Momentum: 0.9, Decay: 0.0005 Resizing 384 Loaded: 0.000077 seconds Region 82 Avg IOU: 0.293486, Class: 0.443128, Obj: 0.680025, No Obj: 0.532993, .5...
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