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• 环境

Ubuntu18.04.3 LTS

opencv3.4.2

cuda10.1

opencv安装请参考本人另外一篇文章

cuda安装参考本人另外一篇文章

darknet安装

darknet官网（一切最好参考官网）：https://pjreddie.com/darknet/

下载：git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git

cd darknet

vim  Makefile（根据自己系统环境进行相应配置）

如下：

GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1

...

make

安装测试请参考官网

训练

准备数据，标注数据，用labelImg标注，输出方式选择yolo，减少后续xml转txt步骤

获取数据绝对路径，使用如下代码：

import os
paths= "/home/？？？/darknet/VOCdevkit/VOC2019/JPEGImages"
f=open('train.txt', 'w')
filenames=os.listdir(paths)
filenames.sort()
for filename in filenames:
    out_path="/home/？？？？/darknet/VOCdevkit/VOC2019/JPEGImages" + '/' + filename
    print(out_path)
    f.write(out_path+'\n')
f.close()

修改cfg/voc.data

如下：

classes= 3
train  = /home/???/darknet/VOCdevkit/VOC2019/imageSets/Main/train.txt
valid  = /home/???/darknet/VOCdevkit/VOC2019/imageSets/Main/test.txt
names = data/voc.names
backup = backup

修改cfg/yolov3.cfg

重点修改：

classes：类别数目

filters：filters的计算公式为(classes + 5)x3

修改data/voc.names(类别)

red
blue
yellow

下载预先训练的权重问价

wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74

目录结构如下：

                         -imageSets-Main

darknet-VOCdevkit-VOC2019-Annotations

                         -JPEGImages

                         -labels

Main里面放数据绝对路径文件：train.txt    test.txt

Annotations 临时文件

JPEGImages：存放数据

labels：标签文件

• 训练：

  ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74

  后续修改！！！！！！！