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一 Darknet-Yolov3下载与安装

源文件下载地址：

下载解压完后，将darknet-master主文件夹的名字改为darknet

之后修改Makefile，因为是使用GPU版本，将GPU=0改为 GPU=1

然后使用make指令运行Makefile。

模型下载地址：

下载完放到主目录下（其实哪都可以）

安装结束

二 创建自己的数据集

没有固定的文件存放格式，只是希望规范管理训练集标签等数据。

在我创建的数据集的总目录是_VOCdevkit，其中有各个数据集，就如数据集test0为例

my_yolov3.cfg用于保存超参数

myv3.names保存各个标签的名字（按标签升序排列，标签从0开始）

myv3_det.data为配置文件，用于指明训练集，验证集，names，backup的保存目录

train.txt与val.txt用于保存训练集和验证集图片的路径

train_id.txt与val_id.txt用于保存训练集和验证集图片的名称（无后缀）

test文件夹用于存放测试图片

backups文件夹用于保存训练得到的权重

注：cfg，names，data文件是必须的配置文件

三 生成train.txt等文件

以下代码基于 如上文件夹结构

运行以下文件生成train.txt等文件

import osfrom os import listdirSUFFIX='.JPEG'def generate_txt(source_folder,xml_source,train_dest,val_dest,train_id_dest,val_id_dest,train_num,val_num):    if(xml_source!=None):        file_list = os.listdir(xml_source)    else:        file_list = os.listdir(source_folder)    train_file=open(train_dest,'a')    train_id_file=open(train_id_dest,'a')    train_file.seek(0)    train_file.truncate()    train_id_file.seek(0)    train_id_file.truncate()    if val_dest != None:        val_file=open(val_dest,'a')        val_id_file=open(val_id_dest,'a')        val_file.seek(0)        val_file.truncate()        val_id_file.seek(0)        val_id_file.truncate()    num=0    for obj in file_list:        name=obj.split('.')[0]        path=os.path.join(source_folder,name+SUFFIX)        num=num+1        if(num<=train_num):            train_file.write(path+'\n')            train_id_file.write(name+'\n')        else:            if(val_dest!=None and num

参数解释：

SUFFIX：图片格式

source_folder：所有图片存放位置

xml_source：若有xml标签，则其为xml标签存放位置；若无，=None

train_dest：train.txt位置，其它同理

train_num：训练图片数量

val_num：测试图片数量

四 xml格式的label转为txt格式

一般使用LabelImg进行图片标注，生成格式为xml的标注结果，而darknet要求的格式为txt，运行以下文件将xml转为txt格式，txt格式的label保存目录为图片存放位置

import xml.etree.ElementTree as ETimport pickleimport osfrom os import listdir, getcwdfrom os.path import joinsets=['train','val']classes=['n02974003']def convert(size, box):    dw = 1./(size[0])    dh = 1./(size[1])    x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1    y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1    w = box[1] - box[0]    h = box[3] - box[2]    x = x*dw    w = w*dw    y = y*dh    h = h*dh    return (x,y,w,h)def convert_annotation(anno_source,demo_name, image_id,img_source):    in_file = open(os.path.join(anno_source,image_id+'.xml'))    print(in_file)    out_file = open(img_source+"/"+image_id+'.txt', 'w')    tree = ET.parse(in_file)    root = tree.getroot()    size = root.find('size')    w = int(size.find('width').text)    h = int(size.find('height').text)    out_file.seek(0)    out_file.truncate()    for obj in root.iter('object'):        difficult = obj.find('difficult').text        cls = obj.find('name').text        if cls not in classes or int(difficult) == 1:            continue        cls_id = classes.index(cls)        xmlbox = obj.find('bndbox')        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),             float(xmlbox.find('ymax').text))        bb = convert((w, h), b)        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')def main_convert(anno_source,demo_name,image_sets,img_source):    for image_set in image_sets:        image_ids = open('/home/lthpc/CJX/darknet/_VOCdevkit/%s/%s_id.txt' % (demo_name,image_set)).read().strip().split()        for image_id in image_ids:            convert_annotation(anno_source,demo_name,image_id,img_source)    returnmain_convert('/home/lthpc/CJX/default_res/n02974003_wheel/n02974003','test0',sets,             '/home/lthpc/CJX/default_res/n02974003_wheel')

参数说明：

sets不需要更改

classes：类别名称，与xml中的obj的name相同，示例中展示了一类，若为多类请自行扩展数组

anno_source：xml文件存放位置

demo_name：项目名称，即_VOCdevkit下子文件名称

img_source：图片存放位置

至此所有配置文件生成完毕

五 训练与测试数据

通过cd指令进入darknet子文件夹，通过如下命令进行训练：

./darknet detector train data文件位置 cfg文件位置 模型位置 -gpu 使用的gpu

举一实例如下：

./darknet detector train _VOCdevkit/test0/myv3_det.data _VOCdevkit/test0/my_yolov3.cfg darknet53.conv.74 -gpu 0,1,2,3,4

训练过后再backups中生成权重文件，用最大次迭代的权重进行测试，使用如下命令进行测试：

./darknet detector test data文件位置 cfg文件位置 权重文件位置 测试图片位置

举一示例如下：

./darknet detector test _VOCdevkit/test0/myv3_det.data _VOCdevkit/test0/my_yolov3.cfg _VOCdevkit/test0/backups/my_yolov3_900.weights _VOCdevkit/test0/test/n04285008_744.JPEG

最后在命令行生成测试准确度，并在darknet下的predictions.jpg框出结果，实例如下：

六 结语

本篇为darknet-yolov3的基本操作，至于更改超参数，则自行学习，不予赘述

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