yolo、训练自己的数据集
时间: 2025-05-04 21:45:25 浏览: 28
### 如何使用YOLO框架训练自定义数据集
为了成功使用YOLO框架训练自定义数据集,需要完成多个关键步骤。以下是详细的说明:
#### 数据准备
在开始之前,需准备好标注好的数据集并将其转换为YOLO支持的格式。通常情况下,推荐将数据整理成Pascal VOC格式或其他常见格式后再进行转换[^1]。
对于每张图片,其对应的标签文件应位于同一目录下,并命名为`<image_name>.txt`。每一行表示一个对象,格式如下:
```
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
其中 `<class_id>` 是类别索引;`<x_center>, <y_center>, <width>, <height>` 均为相对于图像尺寸的比例值 (范围为 0 到 1)[^1]。
#### 配置文件修改
接下来要编辑几个配置文件来适配新的数据集需求。主要包括以下几个方面:
- **cfg 文件**: 修改 `cfg/<your_model>.cfg` 中的一些参数比如最大迭代次数 (`max_batches`) 和学习率变化策略(`steps`, `scales`) 等。一般建议设置 `max_batches = 类别数 * 2000` 或者更多取决于具体任务复杂度。
- **anchors 聚类**: 如果默认 anchors 不适合当前的数据分布,则可以通过 k-means 方法重新计算一组更优的 anchor boxes 尺寸[^2]。这一步骤能够显著提升模型性能特别是当目标尺度差异较大时尤为明显。
#### 开始训练过程
一切就绪之后就可以启动实际训练流程了。假设已经编译好 Darknet 并下载预训练权重作为初始化起点(可选),执行命令如下所示:
```bash
./darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolov3-custom.cfg yolov3.weights -dont_show
```
这里 `-dont_show` 参数用于防止图形界面弹窗干扰终端操作。
如果希望继续先前中断的地方恢复训练,则指定额外选项指向上次保存的最佳 checkpoint 权重路径即可。
---
### 示例代码片段展示如何生成锚点 Anchors
下面给出一段 Python 实现基于 K-Means 的 Anchor Box 自动化选取工具样例程序供参考:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
def iou(box, clusters):
"""Calculate IOU between single box and all cluster centers."""
...
def avg_iou(boxes, clusters):
"""Compute average Intersection over Union score across entire dataset."""
...
def kmeans(boxes, k=9):
"""Perform K-Means clustering on bounding box dimensions to find optimal set of anchor sizes."""
...
if __name__ == "__main__":
# Load your annotations here...
pass
```
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