YOLO目标检测，训练自己的数据集（识别海参）

2019 年 10 月 28 日
笔记

这篇文章是训练YOLO v2过程中的经验总结，我使用YOLO v2训练一组自己的数据，训练后的model，在阈值为.25的情况下，Recall值是95.54%，Precision 是97.27%。

需要注意的是，这一训练过程可能只对我自己的训练集有效，因为我是根据我这一训练集的特征来对YOLO代码进行修改，可能对你的数据集并不适用，所以仅供参考。

我的数据集批量改名首先准备好自己的数据集，最好固定格式，此处以VOC为例，采用jpg格式的图像，在名字上最好使用像VOC一样类似000001.jpg、000002.jpg这样。可参照下面示例python代码

读取某文件夹下的所有图像然后统一命名，用了opencv所以顺便还可以改格式。

准备好了自己的图像后，需要按VOC数据集的结构放置图像文件。VOC的结构如下

这里面用到的文件夹是Annotation、ImageSets和JPEGImages。其中文件夹Annotation中主要存放xml文件，每一个xml对应一张图像，并且每个xml中存放的是标记的各个目标的位置和类别信息，命名通常与对应的原始图像一样；而ImageSets我们只需要用到Main文件夹，这里面存放的是一些文本文件，通常为train.txt、test.txt等，该文本文件里面的内容是需要用来训练或测试的图像的名字（无后缀无路径）；JPEGImages文件夹中放我们已按统一规则命名好的原始图像。

因此，首先 1.新建文件夹VOC2007（通常命名为这个，也可以用其他命名，但一定是名字+年份，例如MYDATA2016，无论叫什么后面都需要改相关代码匹配这里，本例中以VOC2007为例） 2.在VOC2007文件夹下新建三个文件夹Annotation、ImageSets和JPEGImages，并把准备好的自己的原始图像放在JPEGImages文件夹下 3.在ImageSets文件夹中，新建三个空文件夹Layout、Main、Segmentation，然后把写了训练或测试的图像的名字的文本拷到Main文件夹下，按目的命名，我这里所有图像用来训练，故而Main文件夹下只有train.txt文件。上面说的小代码运行后会生成该文件，把它拷进去即可。

图像标注 2.标记图像目标区域 python代码直接运行之后开始标注，因为做的是目标检测，所以接下来需要标记原始图像中的目标区域。相关方法和工具有很多，像labelme 或者labeltool ,这里需用标注工具，相关用法也有说明，基本就是框住目标区域然后双击类别，标记完整张图像后点击保存即可。操作界面如下：

代码篇幅有限

请查看原文

https://blog.csdn.net/xiao__run/article/details/78714659

接下来我们把标注文件改成.XML 文件才能训练，不多说直接上代码

用YOLOv2训练 按darknet的说明编译好后，接下来在darknet-master/scripts文件夹中新建文件夹VOCdevkit，然后将整个VOC2007文件夹都拷到VOCdevkit文件夹下。然后，需要利用scripts文件夹中的voc_label.py文件生成一系列训练文件和label，具体操作如下：首先需要修改voc_label.py中的代码，这里主要修改数据集名，以及类别信息，我的是VOC2007，并且所有样本用来训练，没有val或test，并且只检测人，故只有一类目标，因此按如下设置