yolo v3制作自己的数据_YOLOv3训练自己的数据

一直在搞yolov3，这是第一次实现了自己数据的训练。

想要训练，第一步当然是要有一个数据集。这里与其他博主推荐的不一样。常见的Labelimg是用来生成voc格式数据集的软件。labelme我装了之后又不怎么喜欢用，绘制边界框不够方便。这里感谢cver的一篇文章，介绍了一款专门用于yolo格式数据集制作的开源项目。

https://github.com/SkalskiP/make-sense​github.com

可以直接生成label文件，可以选择输出为三种不同的格式。感兴趣的朋友自己去看一下，非常简单易懂，这里就不发教程了。

一、制作数据集

yolo格式。

custom.names文件 每一行是类别名称

二、更改配置文件

更改yolov3.cfg文件为custom.cfg文件，其中文件每层yolo前面的filters数值更改为（class+5）*3，class数值改成类别数。

coco.data文件更改classes、train... 改到对应的路径

学习率的调整在cfg文件中进行调整

三、训练

运行train.py即可