利用yolov4算法训练自己的数据集

1.环境配置

        Python3.7.9

        Pytorch cuda 11.0

        VScode  1.33.0

        精灵标注助手

2.制作自己的数据集

        打开精灵标注助手，选择新建，完善工程信息



        标注目标，按ctrl+s保存，按右键下一张图片

        标注完成后，点击导出，选择JSON格式，生成一个output文件

        然后利用format.py文件将output文件中的内容转化为标签



        完成以下三个文件

        配置文件

        说明目标类别

        写出所有训练的图片的相对路径

        然后把自己制作的数据集放入别人做好的yolov4训练工程中，修改参数


        运行run_train.bat脚本文件，训练1000次后的效果如下


        由于只有4个目标，因此训练1000此后的识别率达到了90%以上

        训练成果测试,运行run_detect.bat脚本文件，检验训练成果


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