YOLOv4解析 | 第二篇：用YOLOv4训练自己的数据集（超级详细完整版）

Posted 2022-06-23 K同学啊

文章目录

• • 第一部分：训练模型
  • • 第1步：将数据放到指定位置
    • 第2步：修改voc_classes.txt文件
    • 第3步：运行voc_annotation.py文件
    • 第4步：添加权重文件
    • 第5步：运行train.py文件
  • 第二部分：评估模型
  • • 第1步：修改权重文件and类别文件路径
    • 第2步：运行get_map.py文件

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第一部分：训练模型

第1步：将数据放到指定位置

1. 将 .xml 文件放到 ./VOCdevkit/VOC2007/Annotations 路径下
2. 将图片数据放到 ./VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages 路径下

第2步：修改voc_classes.txt文件

在 voc_classes.txt 文件中添加自己的类别

第3步：运行voc_annotation.py文件

运行voc_annotation.py文件生成./VOCdevkit/VOC2007/ImageSets里面的.txt文件以及训练用的2007_train.txt、2007_val.txt文件

第4步：添加权重文件

在 ./model_data/ 位置下添加权重文件 yolo4_weights.pth

• 权重文件链接：https://pan.baidu.com/s/1m7FTVBHK3QLwo8WL77S-hw?pwd=uvmm

第5步：运行train.py文件

直接运行 train.py 文件即可~

第二部分：评估模型

第1步：修改权重文件and类别文件路径

修改 yolo.py 文件中的 model_path 与 classes_path 参数

• model_path：指向训练好的权值文件
• classes_path：指向检测类别所对应的txt

第2步：运行get_map.py文件

代码的运行结果将保存在 ./map_out/ 处。