Windows下使用Darknet Yolo V3训练自己的数据

如何编译Darknet请看上篇博客https://blog.csdn.net/stq054188/article/details/105041555

编译好之后，首先用LabelImg标注目标，然后修改配置，训练，整体步骤参考下面2篇文章

https://blog.csdn.net/kk123k/article/details/86696540

https://blog.csdn.net/dz4543/article/details/85302075

注意执行训练指令可能会提示darknet53.conv.74无法打开，需要自己下载，然后放到darknet.ext同目录，下载地址https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74

darknet.exe detector train data/obj.data yolo-obj.cfg darknet53.conv.74

如果提示out of memory，适当减小batch ，我使用的batch=8, subdivisions=8，迭代1200次，平均损失0.283

迭代15586次，平均损失0.0113

测试指令：darknet.exe detector test data/obj.data yolo-obj.cfg yolo-obj_100.weights

如果执行成功会提示让你输入测试图片路径，然后运行可以看到测试结果，如下是手势识别1，2，5的效果，时间使用GPU(GTX1070 8G)大约是23~72ms, 图片大小640*480