2022-11-07进行训练yolov3模型使用自己收集的数据

自制数据训练yolov3模型

• 1、构建数据集

  • 2、数据集标记

  • • 1）配置标注软件labelimg（以Windows系统为例，需预先安装anaconda）
    • 2）利用labelImg完成数据标记

  • 3、模型训练过程

  • • 1）划分训练与测试数据集
    • 2）从github平台获取yolov3项目代码库
    • 3）调整data文件夹中的相关配置参数
    • 4）对yolov3的.cfg配置文件进行修改
    • 5）更改训练脚本train.py中的相关设置
    • 6）执行模型训练任务

  • 4、常见问题及应对策略

  • • 1）内存资源不足的处理方式
    • 2）图像解析失败的解决方案
    • 3）图像路径识别异常的处理方法

  • 相关参考资料链接

1、数据集构建与准备

数据集的获取方式主要包含以下两种形式
1）通过互联网平台检索并获取已有的相关数据资源
2）借助网络爬虫技术从图片库中提取所需数据

2、数据集标注流程与规范

在完成数据集的采集工作后，下一步需依据具体项目的实际需求对图像内容进行标注处理，具体实施方式如下：

1）安装标注工具labelimg（以windows为例，前提是有anaconda）

①获取labelimg软件包
②启