一 修改yolo-voc.cfg文件
第一段 (这里不需要修改 默认值为 batch =64 subdivisions=8)
最后一段 需改
- [convolutional]
- size=31
- stride=1
- pad=1
- filters=35 //修改最后一层卷积层核参数个数,计算公式是依旧自己数据的类别数filter=num×(classes + coords + 1)=5×(2+4+1)=35
- activation=linear
- [region]
- anchors = 1.3221, 1.73145, 3.19275, 4.00944, 5.05587, 8.09892, 9.47112, 4.84053, 11.2364, 10.0071
- bias_match=1
- classes=2 //类别数,本例为1类
- coords=4
- num=5
- softmax=1
- jitter=.3
- rescore=1
- object_scale=5
- noobject_scale=1
- class_scale=1
- coord_scale=1
- absolute=1
- thresh = .6
- random=1
二 新建obj.name
将你用到的标签写进里面,我的是两类
三 新建obj.data
四 训练
darknet.exe detector train cfg1/obj.data cfg1/yolo-voc.cfg
五 测试
darknet.exe detector test cfg1/obj.data cfg1/yolo-voc.cfg backup/ yolo-voc_final.weights cfg1/test.jpg -thresh 0.8