pythonTensorFlow实现yolov3训练自己的目标检测探测自定义数据集

1、数据集准备，使用label标注好自己的数据集。

            https://github.com/tzutalin/labelImg 打开连接直接下载数据标注工具，

2、具体的大师代码见下链接

          https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3

3、我的代码训练步骤，这里我使用大神的浣熊数据集进行测试

        我的代码连接：干货-https://github.com/wuzaipei/python_TensorFlow_yolov3-

4、具体步骤

        1、 训练数据：python core/convert_tfrecord.py --dataset_txt .\raccoon_dataset\labels.txt --tfrecord_path_prefix .\raccoon_dataset\raccoon_train\wzp_new_train

        2、更新目标中心点：python kmeans.py

        3、训练：python quick_train.py

        4、转换model：python convert_weight.py

        5、预测 ：  python quick_test.py

pythonTensorFlow实现yolov3训练自己的目标检测探测自定义数据集

原文：https://www.cnblogs.com/wuzaipei/p/10631220.html