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darkent框架训练yolov3数据集(包括:3300张火灾数据集、源码、教程、opencv dnn预测工程、测试视频)。

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一、源码包中有3300张火灾识别数据集,标准完成。 二、数据集在darknet/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages目录下。 三、标注的xml文件在darknet/VOCdevkit/VOC2007/Annotations目录下。 四、训练自己的数据集步骤: 1、配置darkent 环境(网上教程很多,cpu、gpu均可) 2、对应目录下放置数据集和标注生成的xml文件 3、darknet根目录下执行./gen_files.py 4、darknet根目录下执行./darknet detector train cfg/voc-fire.data cfg/yolov3-voc-fire.cfg darknet53.conv.74 开始训练 (也可执行./darknet detector train cfg/voc-fire.data cfg/yolov3-tiny-fire.cfg 开始训练yolov3-tiny模型) 5、bakup下生成训练好的权重文件
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