YOLO v3上训练自己的图片集
1. 目录树 新建项目文件夹project_yolov3，建立如下目录树。（并不是一定要这样组织，只是很多项目， 包括官网上面的，都把文件放到darknet的编译目录，显得文件组织结构不清晰） project_yolov3 – data – – images – – labels – – .names – – train_list.txt – – test_list.txt – cfg – – .data – – .cfg – backup 2. 准备图片、标签文件 将准备训练的图片放在images文件夹；对应的标签放在labels文件夹。 每张图片对应一个同名的label txt文件，比如images/abc.jpg – > labels/abc.txt。 labels文件每行存放一个标注的Boungding Box，一行五个数分别代表类别（从0开始编号）， BoundingBox中心X坐标，中心Y坐标，宽，高。这些坐标都是0～1的相对坐标。比如，图片 的宽和高分别为WIDTH和HEIGHT像素，BoundingBox中心X、Y分别为x、y像素，宽、高 分别为w、h像素，label文件里面的值可以用下面的公式计算： yolo_x = x/WIDTH yolo_y = y/HEIGHT yolo_w = w/WIDTH yolo_h …