在Ubuntu 16.04环境下使用YOLOv3对自构建的VOC数据集进行模型训练（构建数据集 + 模型训练流程 + 解析与问题解决 + 损失值和目标检测指标可视化 + 不同测试场景下的模型评估）

前序

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1、环境配置

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2、ubuntu16.04下安装OpenCV

在Ubuntu 16.04系统中安装C++版本的OpenCV 3.4.5之前，请按照以下步骤进行系统环境变量设置：首先设置好系统环境变量参数；其次下载并解压OpenCV 3.4.5的源码包；随后按照指导文档完成编译；接着根据项目需求配置好相应的开发路径；最后建议在部署完成后进行充分测试以确保所有功能正常运行

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一、数据集图片的标注

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1、使用labelImg标注软件进行数据集中图像的标注

参考文献： LabelImg的具体应用与图像标注

2、具体改动的标注步骤

注：区别在于，在标注时我们让每张图片生成为txt文件而不使用xml文件，并且避免了将xml转换为txt的过程

（1）红色方框处选择yolo，而非默认的PascalVOC

每当一张图片被标注后被保存时,系统会生成对应图片名称的.txt文件;同时,在同一.txt文件夹中也会存在该类别下的所有相关数据

• 每个图片标注后的文件