VOC数据集
总共有20类物体,实际应用中并不需要这么多,可以根据自己的需要,仅训练部分目标
训练5类目标
- 更改
voc_label.py
(位于darknet/script
路径下) - 将原来的20类更改为你想识别的类
#classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
classes = ["bicycle", "bus", "car","motorbike", "person"]
- 执行
python voc_label.py
- 以上步骤,将会把生成label文件,仅标识了你想识别的目标
- 更改网络结构,开始训练
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