怎么在darknet下批量训练自己的图片

Question

怎么在darknet下批量训练图片，还有匹配权重文件生成位置

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

在 Darknet 下进行批量训练自己的图片，并生成对应的权重文件，需要以下几个关键步骤。以下是详细的说明和操作流程：

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一、准备工作

1. 安装 Darknet

确保你已经安装了 Darknet 框架。你可以从官方仓库克隆：

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make

注意： 如果你使用 GPU 训练，请确保已安装 CUDA 和 cuDNN，并修改 Makefile 中的 GPU=1 和 CUDNN=1。

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二、准备数据集

2. 收集图像并标注

• 图像格式：建议使用 .jpg 或 .png 格式。

• 标签文件：每个图像对应一个 .txt 文件，格式为：

  <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
  

  注意：坐标是相对于图像尺寸的归一化值（0~1）。

3. 创建数据目录结构

推荐结构如下：

your_dataset/
├── images/
│   ├── img1.jpg
│   ├── img2.jpg
│   └── ...
├── labels/
│   ├── img1.txt
│   ├── img2.txt
│   └── ...
└── data/
    └── your_dataset.data

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三、配置文件准备

4. 编写 .data 文件

创建 your_dataset.data 文件，内容如下：

classes = 1  # 类别数量（例如：1个类别）
train = /path/to/your_dataset/images/train.txt
valid = /path/to/your_dataset/images/val.txt
names = /path/to/your_dataset/names.txt
backup = /path/to/your_model_weights/

注意：train.txt 和 val.txt 是图像路径列表文件，每行一个图像路径（如：/path/to/your_dataset/images/img1.jpg）。

5. 编写 names.txt 文件

创建 names.txt 文件，每行一个类别名称（如：cat）。

cat

6. 编写 .cfg 配置文件

根据你的需求选择或修改一个 .cfg 文件（如 yolov3.cfg），并调整以下参数：

• batch: 批次大小（如：64）
• subdivisions: 分割次数（如：16）
• width, height: 输入图像尺寸（如：416）
• filters: 根据类别数调整最后一层的 filters（如：(类数 + 5) * 3）

注意：如果你要使用预训练权重，确保最后一层的 filters 与预训练模型匹配。

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四、训练模型

7. 启动训练命令

在终端中运行以下命令：

./darknet detector train your_dataset.data your_cfg_file.cfg darknet19.conv.16

说明：

• your_dataset.data：你的数据配置文件
• your_cfg_file.cfg：你的网络配置文件
• darknet19.conv.16：预训练权重（可选，用于迁移学习）

注意：如果你没有预训练权重，可以省略最后一个参数，但训练时间会更长。

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五、权重文件生成位置

8. 权重保存路径

默认情况下，权重文件会被保存在：

backup/

在 .data 文件中指定的 backup = /path/to/your_model_weights/ 会决定保存路径。

例如：

backup = /home/user/models/my_model/

这样，每次训练都会生成一个 .weights 文件，如：

my_model_1000.weights
my_model_2000.weights
...

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六、批量训练图片的注意事项

9. 图像预处理

• 确保所有图像尺寸一致（可使用 OpenCV 或 PIL 调整大小）
• 建议使用统一的分辨率（如 416x416）

10. 数据增强（可选）

在 .cfg 文件中开启数据增强功能（如 augment=1），提升模型泛化能力。

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七、验证与测试

11. 使用训练好的权重进行检测

./darknet detect cfg/yolov3.cfg backup/your_model_1000.weights test_image.jpg

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八、总结

重点步骤总结如下：

1. 准备数据集：包括图像和标签文件。
2. 编写 .data 和 .names 文件：定义类别和数据路径。
3. 配置 .cfg 文件：根据任务调整网络结构。
4. 启动训练：使用 darknet detector train 命令。
5. 查看权重文件：在 backup/ 目录下找到生成的 .weights 文件。

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九、示例代码（数据文件）

示例：your_dataset.data

classes = 1
train = /path/to/your_dataset/images/train.txt
valid = /path/to/your_dataset/images/val.txt
names = /path/to/your_dataset/names.txt
backup = /path/to/your_model_weights/

示例：names.txt

cat

示例：train.txt

/path/to/your_dataset/images/img1.jpg
/path/to/your_dataset/images/img2.jpg
...

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