keras-yolov3目标检测训练自己的模型详解——适合新手
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2020-12-21
21:58:29
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keras-yolov3目标检测训练自己的模型详解目标检测训练自己的模型详解——适合新手适合新手
times：2020/3/23
操作系统：win10
环境：python 3.6
因为我之前把所有内容写在一篇文章里非常的乱，所以本文主线是训练自己的 yolo.h5 去识别图像中的人，所有小细节的操作，我都在文中添加了链接，新手的话需要注意看一下。
// 有任何的问题都可以直接评论，还有资料的话直接留言邮箱，说明问题//
//也可以评论下加下微信询问//
大家一起加油学习yolo，之后我会再出一篇详细介绍yolo代码的文章
如果你是 yolo 小白，或者环境配置等一直报错，请先参阅上一篇博文：keras-yolov3目标检测详解——适合新手 (环境配置、用官方权重识别自己的图片)
本文目的：本文目的：
前面有篇文章说的是利用官方的权重直接识别自己的图片，我也展示了识别的效果。
今天我介绍一下如何创建自己的数据集去训练属于自己的 model
前提准备：前提准备：
1、配置好环境的、配置好环境的 python、、anaconda 或或 pycharm
2、、labelimg 软件：下载方法：软件：下载方法： labelimg的下载与使用
3、准备一些图片，创建训练需要的、准备一些图片，创建训练需要的 VOC 文件文件
（（1）） 官方的VOC2007下载链接：voc2007下载链接，可以从这里找需要的图片，或者一些有基础的朋友可以写爬虫去爬一些图片
（（2）） voc2007百度网盘下载链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/18wqRTZDSz5NQEtvq0u0a1g
提取码：hexy
（（3）） 可以自己准备图片，不过最好准备多一点
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.
正式训练步骤：正式训练步骤：
一、准备自己的一、准备自己的voc2007数据集数据集
先用 pycharm 或 spyder 打开 keras-yolo3 文件夹，用 pycharm 或 spyder 是为了看文件夹更方便，直接在 anaconda 里运行也是可以的
1、打开文件夹、打开文件夹
先按照这篇文章的步骤操作：keras-yolov3目标检测详解——适合新手
完成后打开的文件夹应该是这样的：
2、新建、新建voc2007数据集（存放自己的图片及标注信息）数据集（存放自己的图片及标注信息）
新建的文件夹：如下
ImageSets 文件夹下还有个名为 Main 的小文件夹
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