当前位置: 首页 > news >正文

yolov4实战训练数据

1、克隆项目文件

项目Github地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet
打开终端,克隆项目

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

无法克隆的话,把https修改为git

git clone git://github.com/AlexeyAB/darknet.git

修改Makefile文件

GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1

编译项目

cd darknet
make 或者 make -j8(加速编译)

2、下载训练的权重文件

链接:(tiny) YOLOv4 详细训练指南(附下载链接)

3、准备数据集

可以用labelimg标注数据,然后图片放image、标注文件放xml

4、修改.data、.name、.cfg文件

根据自己训练数据的类别修改.data、.name文件
.cfg文件注意修改classes=你的类别数,并修改classes往上找的第一个filters=(classes+5)x 3

5、生成训练集和验证集(split_train_val.py)

# coding:utf-8
import os
import random
import argparseparser = argparse.ArgumentParser()
#xml文件的地址,根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
parser.add_argument('--xml_path', default='Fincir\\xml', type=str, help='input xml label path')
#数据集的划分,地址选择自己数据下的ImageSets/Main,没有的话新建一个
parser.add_argument('--txt_path', default='jht_data\\main', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()trainval_percent = 1.0
train_percent = 0.9
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):os.makedirs(txtsavepath)num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')for i in list_index:name = total_xml[i][:-4] + '\n'if i in trainval:file_trainval.write(name)if i in train:file_train.write(name)else:file_val.write(name)else:file_test.write(name)file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

6、xml转txt文件,生成图片、txt文件路径(voc_label.py)

# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwdsets = ['train', 'val', 'test']
classes = ["0", "1", "2"]   # 改成自己的类别
# classes = ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9","A","B","C","D","E","F","G","H","I","J","K","L","M","N",
#            "O","P","Q","R","S","T","U","V","W","X","Y","Z","-","/"]   # 改成自己的类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)def convert(size, box):dw = 1. / (size[0])dh = 1. / (size[1])x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1w = box[1] - box[0]h = box[3] - box[2]x = x * dww = w * dwy = y * dhh = h * dhreturn x, y, w, hdef convert_annotation(image_id):in_file = open('Fincir/xml/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')out_file = open('Fincir/image/%s.txt' % (image_id), '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)for obj in root.iter('object'):difficult = obj.find('difficult').text#difficult = obj.find('Difficult').textcls = obj.find('name').textif cls not in classes or int(difficult) == 1:continuecls_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))b1, b2, b3, b4 = b# 标注越界修正if b2 > w:b2 = wif b4 > h:b4 = hb = (b1, b2, b3, b4)bb = convert((w, h), b)out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')wd = getcwd()
for image_set in sets:image_ids = open('jht_data\\xml\\%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()list_file = open('%s.txt' % (image_set), 'w')for image_id in image_ids:list_file.write(abs_path + '\\Fincir\\image\\%s.bmp\n' % (image_id))convert_annotation(image_id)list_file.close()

7、训练

//linux
./darknet detector train build/darknet/x64/cir_data/voc_cir.data 
build/darknet/x64/cir_data/yolov4-tiny.cfg 
build/darknet/x64/cir_data/yolov4-tiny.conv.29 -gpus -map
./darknet detector train train_data/voc.data train_data/yolov4.cfg train_data/yolov4.conv.137 -gpus -map ./darknet detector train train_data/voc.data train_data/yolov4-tiny.cfg train_data/yolov4-tiny.conv.29 -gpus -map

8、验证权重文件

./darknet detector map train_data/voc.data train_data/yolov4-tiny.cfg backup/yolov4-tiny_best.weights

相关文章:

yolov4实战训练数据

1、克隆项目文件 项目Github地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet 打开终端,克隆项目 git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git无法克隆的话,把https修改为git git clone git://github.com/AlexeyAB/darknet.git修改Makef…...

第十四章 DOM的Diff算法与key

React使用Diff算法来比较虚拟DOM树和真实DOM树之间的差异,并仅更新必要的部分,以提高性能。key的作用是在Diff算法中帮助React确定哪些节点已更改,哪些节点已添加或删除。 我们以案例来说明。 使用索引值和唯一ID作为key的效果 1、使用索引…...

MySQL调优

MySQL调优常见的回答如何回答效果更好业务层的优化如果只能用mysql该如何优化代码层的优化SQL层面优化总结常见的回答 SQL层面的优化——创建索引,创建联合索引,减少回表。再有就是少使用函数查询。 回表指的是数据库根据索引(非主键&#…...

《Flutter进阶》flutter升级空安全遇到的一些问题及解决思路

空安全出来挺久了,由于业务需求较紧,一直没时间去升级空安全,最近花了几天去升级,发现其实升级也挺简单的,不要恐惧,没有想象中的多BUG。 flutter版本从1.22.4升到3.0.5; compileSdkVersion从1…...

最值得入手的五款骨传导耳机,几款高畅销的骨传导耳机

骨传导耳机是一种声音传导方式,主要通过颅骨、骨骼把声波传递到内耳,属于非入耳式的佩戴方式。相比传统入耳式耳机,骨传导耳机不会堵塞耳道,使用时可以开放双耳,不影响与他人的正常交流。骨传导耳机不会对耳朵产生任何…...

HashMap源码分析 (1.基础入门) 学习笔记

本章为 《HashMap全B站最细致源码分析课程》 拉钩教育HashMap 学习笔记 文章目录1. HashMap的数据结构1. 数组2. 链表3. 哈希表3.1 Hash1. HashMap的数据结构 数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端。 1. 数组 在生成数组的时候数…...

6 使用强制类型转换的注意事项

概述 在C语言中,强制类型转换是通过直接转换为特定类型的方式来实现的,类似于下面的代码。 float fNumber = 66.66f; // C语言的强制类型转换 int nData = (int)fNumber; 这种方式可以在任意两个类型间进行转换,太过随意和武断,很容易带来一些难以发现的隐患和问题。C++为…...

Leetcode.939 最小面积矩形

题目链接 Leetcode.939 最小面积矩形 Rating : 1752 题目描述 给定在 xy平面上的一组点,确定由这些点组成的矩形的最小面积,其中矩形的边平行于 x 轴和 y 轴。 如果没有任何矩形,就返回 0。 示例 1: 输入&#xff1…...

Springboot项目快速实现过滤器功能

前言很多时候,当你以为掌握了事实真相的时间,如果你能再深入一点,你可能会发现另外一些真相。比如面向切面编程的最佳编程实践是AOP,AOP的主要作用就是可以定义切入点,并在切入点纵向织入一些额外的统一操作&#xff0…...

基于springboot的简历系统的实现

摘 要 随着科学技术的飞速发展,社会的方方面面、各行各业都在努力与现代的先进技术接轨,通过科技手段来提高自身的优势,简历系统当然也不能排除在外。简历系统是以实际运用为开发背景,运用软件工程原理和开发方法,采用…...

Vue3中watch的用法

watch函数用于侦听某个值的变化&#xff0c;当该值发生改变后&#xff0c;触发对应的处理逻辑。 一、watch的基本实例 <template><div><div>{{ count }}</div><button click"changCount">更改count的值</button></div> …...

MS python学习(18)

学习Pandas.DataFrame(2) load csv(comma seperated variable) files to DataFrame and vice versa upload csv files read/write csv files load data into jupyter notebook, create a new folder and then upload the csv files into it. (CSV comma seperated variable)…...

java笔记

前言 以下是一名java初学者在自学过程中所整理的笔记&#xff0c;欢迎大家浏览并留言&#xff0c;若有错误的地方请大家指正。 java语言特性 简单性&#xff1a;相对于其他编程语言而言&#xff0c;java较为简单&#xff0c;例如&#xff1a;java不再支持多继承&#xff0c;C…...

对象的构造及初始化

目录 一、如何初始化对象 二、构造方法 1.概念 2.特性 三、默认初始化 四、就地初始化 总结 一、如何初始化对象 在Java方法内部定义一个局部变量的时候&#xff0c;我们知道必须要进行初始化。 public class Test4 {public static void main(String[] args) {//未初始化…...

Socket 读取数据

1. Socket 配置参数中添加 1.1 读取 Socket 字节时的字节序 1.2 读取数据时&#xff0c;单次读取最大缓存值 1.3 从 Socket 读取数据时&#xff0c;遵从的数据包结构协议 1.4 服务器返回数据的最大值&#xff0c;防止客户端内存溢出 /*** Description: Socket 配置参数*/public…...

小白的Git入门教程(一)

这是本人的git的入门过程仅供参考 先是在官网下载git版本下载链接&#xff0c;安装步骤可以搜索其他大神的文章然后就是创建一个属于你的git本地库首先是创建一个文件夹作为根目录&#xff0c;这里我创建了一个叫test_git文件夹紧接着便进去新建文件夹&#xff0c;点击这里的g…...

第一个Vue程序

第一个Vue程序 <body> <!--view层 变成了一个模板--> <div id"app">{{message}} </div><!--导入vue.js--> <script src"https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue2.5.16/dist/vue.min.js"></script> <script>va…...

2023上学期学习计划

目前&#xff1a;根据答辩的情况来看&#xff0c;目前去项目组&#xff0c;着重写好算法是相对较优的打算&#xff0c;先将项目写好&#xff0c;之后着重提升算法水平&#xff0c;这学期主要啃《算法导论》与《大话数据结构》这俩本书&#xff0c;同时刷题量要达到160题 四月份…...

深入了解MySQL锁机制及应用场景

深入了解MySQL锁机制及应用场景锁的概述锁的分类锁的应用场景数据库事务管理多线程程序开发数据库的备份和恢复对于在线游戏等高并发应用场景锁的具体使用方法锁的应用实例总结锁的概述 MySQL锁是操作MySQL数据库时常用的一种机制。MySQL锁可以保证多个用户在同时执行读写操作…...

Java类和对象

目录 一、什么是面向对象&#xff1f; 二、类与对象的基本概念 1.类 2.对象 三、类的定义格式 四、类与对象的定义与使用 1.什么是实例化 2.实例化对象 3.类的使用 4.类与对象的说明 总结 一、什么是面向对象&#xff1f; 面向对象是一种现在最为流行的程序设计方法&a…...

Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术

一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...

遍历 Map 类型集合的方法汇总

1 方法一 先用方法 keySet() 获取集合中的所有键。再通过 gey(key) 方法用对应键获取值 import java.util.HashMap; import java.util.Set;public class Test {public static void main(String[] args) {HashMap hashMap new HashMap();hashMap.put("语文",99);has…...

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log&#xff0c;共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题&#xff0c;不能使用ELK只能使用…...

鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个生活电费的缴纳和查询小程序

一、项目初始化与配置 1. 创建项目 ohpm init harmony/utility-payment-app 2. 配置权限 // module.json5 {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.INTERNET"},{"name": "ohos.permission.GET_NETWORK_INFO"…...

数据库分批入库

今天在工作中&#xff0c;遇到一个问题&#xff0c;就是分批查询的时候&#xff0c;由于批次过大导致出现了一些问题&#xff0c;一下是问题描述和解决方案&#xff1a; 示例&#xff1a; // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...

IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案

随着新能源的快速发展&#xff0c;光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域&#xff0c;IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选&#xff0c;但在长期运行中&#xff0c;例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...

【碎碎念】宝可梦 Mesh GO : 基于MESH网络的口袋妖怪 宝可梦GO游戏自组网系统

目录 游戏说明《宝可梦 Mesh GO》 —— 局域宝可梦探索Pokmon GO 类游戏核心理念应用场景Mesh 特性 宝可梦玩法融合设计游戏构想要素1. 地图探索&#xff08;基于物理空间 广播范围&#xff09;2. 野生宝可梦生成与广播3. 对战系统4. 道具与通信5. 延伸玩法 安全性设计 技术选…...

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析

1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器&#xff08;ADC&#xff09;&#xff0c;支持8kHz~96kHz采样率&#xff0c;集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器&#xff0c;适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度&#xff1a;24位分辨率&#xff0c…...

嵌入式常见 CPU 架构

架构类型架构厂商芯片厂商典型芯片特点与应用场景PICRISC (8/16 位)MicrochipMicrochipPIC16F877A、PIC18F4550简化指令集&#xff0c;单周期执行&#xff1b;低功耗、CIP 独立外设&#xff1b;用于家电、小电机控制、安防面板等嵌入式场景8051CISC (8 位)Intel&#xff08;原始…...

ZYNQ学习记录FPGA(一)ZYNQ简介

一、知识准备 1.一些术语,缩写和概念&#xff1a; 1&#xff09;ZYNQ全称&#xff1a;ZYNQ7000 All Pgrammable SoC 2&#xff09;SoC:system on chips(片上系统)&#xff0c;对比集成电路的SoB&#xff08;system on board&#xff09; 3&#xff09;ARM&#xff1a;处理器…...