yolov3tiny训练自己的数据集
时间: 2025-01-19 09:40:48 浏览: 49
### 使用YOLOv3-tiny进行自定义数据集目标检测训练
#### 准备工作
为了准备使用YOLOv3-tiny模型来训练自定义数据集,需先修改`Makefile`配置文件以便支持GPU加速[^1]。这一步骤对于提高训练速度至关重要。
```bash
sed -i 's/GPU=0/GPU=1/' Makefile
sed -i 's/CUDNN=0/CUDNN=1/' Makefile
make
```
#### 下载预训练权重
获取预训练的YOLOv3-tiny权重有助于加快收敛并提升最终效果。通过下面命令可下载官方提供的预训练模型:
```bash
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
```
此操作能够显著减少从头开始训练所需的时间和资源消耗[^3]。
#### 数据标注与整理
创建适合YOLO格式的数据集是成功的关键之一。每张图片应对应一个`.txt`标签文件,其中记录着物体类别编号及其边界框位置信息(相对坐标形式),具体结构如下所示:
```
<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>
...
```
这些数值范围应在(0, 1)之间表示相对于整幅图的比例值。
#### 配置文件调整
编写或编辑相应的`.data`文件用于指定各类路径参数;同时也要相应地调整`.cfg`配置文档中的超参设定以适应新的任务需求。例如设置最大迭代次数、学习率衰减策略等重要选项。
#### 开始训练过程
当一切就绪之后就可以启动实际的训练流程了。利用Darknet自带脚本运行训练命令:
```bash
./darknet detector train custom_data/coco.data custom_cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights -dont_show
```
上述指令会读取之前准备好的各项资料,并基于给定初始权值继续优化直至满足停止条件为止。
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