darknet-yolov3训练自己的数据集windows上超简单全程不写代码

darknet-yolov3训练自己的数据集一般要写代码自己转化数据集,还要修改配置文件,数据集也不保证都是正确标注的,这个流程一般对初学者或者不熟悉的人经常弄错,只要一个配置参数改错就会导致训练出现问题,还有可能是训练几个小时发现检测不出物体。因此一个训练工具软件就横空出世了。这个软件就是yolov3快速训练助手。接下来看如何快速训练自己的数据集,不需要写代码不需要改配置不需要理解训练流程,就可以训练自己的数据集!首先我们看看软件界面

darknet-yolov3训练自己的数据集windows上超简单全程不写代码

首先我们看到软件界面有些默认参数,一般我们只需要改批大小这一个参数即可,甚至不用改!如何训练,接下来我们开始教学:

第一步:[未雨绸缪]标注数据集:

我们打开软件labelImg这个软件,开始标注,软件支持Pascal VOC格式的数据集也支持yolo txt格式的数据集。

darknet-yolov3训练自己的数据集windows上超简单全程不写代码

到底什么是VOC数据集集,简单就是说一个图片对应一个xml文件,xml内容格式如下:

darknet-yolov3训练自己的数据集windows上超简单全程不写代码在这里插入图片描述

格式说明:

在xml文件中,标注信息存储在对象中,对象保存了图片的文件名,对象保存了文件所在的完整路径,对象中的子对象和子对象分别保存了图片的宽度和高度,即图片分辨率,水平和垂直方向上的像素数量;对象保存了每一个标注的对象,有几个标注对象就会有几个,每个对象对应了一个类型的实例,也对应了一个框以及其类别,对象的子对象保存了类别名,对象的子对象保存了difficult信息(具体暂时没搞清...),对象的子对象保存了标注框的信息,对象又包含了4个子对象,分别是:子对象,子对象,子对象和子对象;图片上的坐标系是以图片左上角点为坐标系原点,向右为x轴正方向,向下为y轴正方向,单位是像素;标定的矩形的位置是由4个数确定的,分别是,,和,即矩形左上角点的坐标和矩形右下角点的坐标;由这两个点即可唯一确定一个矩形.

什么是yolo txt格式呢,下面是说明:

YOLO标签的格式    具体的例子如下:0 0.412500 0.318981 0.358333 0.636111x,y是目标的中心坐标,width,height是目标的宽和高。这些坐标是通过归一化的,其中x,width是使用原图的width进行归一化;而y,height是使用原图的height进行归一化。

标注数据集理论上越多越好,如果简单测试100张足够,如果需要好的效果至少1000张,如果需要很好的效果至少5000张,如果好的不得了至少需要10000+

第二步:[霸气登场]训练自己的数据集

选择自己标注好的数据集,要求图片文件夹名字必须叫JPEGImages,标注的文件夹名字随便,建议是Annotations。这个是Pascal VOC标注的文件夹名字,然后打开软件选择JPEGImages文件夹和Annotations文件夹,如果没有Annotations文件夹,也可以导入yolo格式txt文件夹,txt文件夹必须叫labels而且要和JPEGImages放在一个目录下面。然后根据自己的显卡显存大小设置批大小,这个就是我们通常所说的batchsize,batch size越大需要显存越多,所以要量力而设置,以下是我总结出来占用显存列表,大家可以参考一下:

yolov3/yolov3-spp/yolov4

显存

码上飞 码上飞

码上飞(CodeFlying) 是一款AI自动化开发平台,通过自然语言描述即可自动生成完整应用程序。

码上飞 138 查看详情 码上飞

批大小

模型宽高

2GB

1

224

4GB

1

416

6GB

2

416

8GB

4

416

10GB

4

608

yolov3-tiny/yolov4-tiny

显存

批大小

模型宽高

2GB

4

416

4GB

8

416

6GB

16

416

8GB

16

416

10GB

32

608

ok设置完参数,点击配置数据集,之后等一下,如果你是2000张等几秒就完成,如果你是1w+张可能需要等几分钟自动配置完,然后点击获取命令直接贴cmd或者直接点击开始训练即可训练了。

第三步:[谁与争锋]测试模型

这个软件吊爆了,不仅仅在于训练简单,还支持测试,软件提供全GUI支持不需要写代码不需要敲命令,只要小手一点,模型测试即可开始,支持视频,摄像头,图片一体!

darknet-yolov3训练自己的数据集windows上超简单全程不写代码

如果你想学习命令,没关系选择外部终端测试,自动生成命令!这里唯一要注意一点就是data文件里面的names路径一定要是绝对路径,如果使用相对路径不行哦。

更多利器:

(1)支持标注检查,让错误标注逃不过软件法眼

(2)支持类别查找,让自己标注错误类别无所盾形

(3)支持yolov3/yolov3-spp/yolov3-tiny/yolov4/yolov4-tiny模型训练和测试

更多功能请参考视频教程

1.2.2版本视频教程:yolov3快速训练助手1.2.2使用教程_哔哩哔哩_bilibili

2.0全新设计视频教程:yolov3训练助手2.0使用教程_哔哩哔哩_bilibili

好了本次教程介绍完毕,下次为大家介绍更多好用软件。

以上就是darknet-yolov3训练自己的数据集windows上超简单全程不写代码的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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