以下文章是通過yolov3方式訓(xùn)練的方式
Darknet-YOLO:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ （用來訓(xùn)練模型）
labelImg:https://github.com/tzutalin/labelImg（用來給照片打標(biāo)簽坎怪，給需要識別的物體打上標(biāo)簽）
1泊脐、準(zhǔn)備工作
1.拍照片要求 (本人用的照片是416*416的) (用的照片大概用了1000多張，考慮從不同角度翰蠢、燈光思劳、距離敌买、場景)
尺寸: 正方形 (416*416)
2.給照片打標(biāo)簽节腐，一個照片上可以打上多個標(biāo)簽名稱态辛，自己可以研究一下labelImg的使用方法
3.將打好標(biāo)簽的圖片放入文件夾
下面我介紹一下文件夾中的內(nèi)容
Annotations (存放 由 labelImg 訓(xùn)練好的 xml文件)
test.txt麸澜、train.txt、val.txt中存放圖片名字
JPeGImages文件夾中存放圖片
以上就是圖片準(zhǔn)備工作
2.yolov3工作
大家按照官網(wǎng)步驟操作即可
下面有兩位大神的訓(xùn)練步驟可以借鑒
https://blog.csdn.net/qq_21578849/article/details/84980298
http://www.reibang.com/p/f4518fe04da1
有voc訓(xùn)練和tiny訓(xùn)練方式熟史，我兩種方式都試了一下馁害，建議大家使用tiny訓(xùn)練方式，因為我試了voc的訓(xùn)練方式蹂匹，訓(xùn)練出來的模型特別的卡頓
以上yolov3訓(xùn)練需要將近四五個小時左右碘菜，所以需要大家耐心等待
然后我們將權(quán)重文件訓(xùn)練為iOS中需要的mlmodel模型
我用的是下面的這個方式，大家可以嘗試一下
https://github.com/Mrlawrance/yolov3-ios
我用這個人的訓(xùn)練方式遇到一個問題就是 執(zhí)行下面convert.py 操作的時候要把 -w去掉換成下面這句
修改后的方法
python convert.py darknet53.cfg darknet53.weights model_data/darknet53_weights.h5
大家如果在訓(xùn)練的過程中有遇到什么問題也可以交流一下
