keras-yolo3

标注了三个类，大概每个类800张左右图片，效果如图，欢迎批评指教

一.自定义数据集

         * VOC数据集目录树
           C:.VOCdevkit
                   \---VOC2007
                       +---Annotations(使用labelImg保存的标注文件)
                       +---ImageSets
                       |   +---Layout
                       |   \---Main(使用脚本生成test.txt,train.txt,trainval.txt,val.txt)
                       +---JPEGImages(存放所有图片)
                       +---SegmentationClass
                       \---SegmentationObject

1.安装voc标注工具

         * 本项目使用windows环境下的labelImg
                 注意：将图片名字默认6位，eg，000001.jpg

2.cd到ImageSets下，执行脚本，在Main下生成四个文件

        python test.py

3.在VOCdevkit的同级目录下执行voc_annotation.py，生成三个txt文件2007_test.txt，2007_train.txt，2007_val.txt

        python voc_annotation.py

4.将2007_train.txt改为train.txt

二.训练

        python train.py

三.测试

        python yolo.py

四.博客园地址

• https://www.cnblogs.com/houyong/p/10273351.html