轉載：https://blog.csdn.net/z649431508/article/details/82191036
yolov3是目前目標檢測類檢測效果和檢測速度最好的算法，原版的yolov3檢測的物體種類衆多，本文實在原有yolov3上將多累物體檢測簡化爲單類物體檢測，本文的原始代碼基於github上copy的，源碼下載地址爲：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
根據作者提供的代碼我們可以測試、訓練我們的數據集，原文已做詳細敘述如何訓練測試代碼，不做過多敘述。
單類物體檢測假設我們是在源碼基礎上檢測‘person’這個類別，我們需要對其中的yolo.cfg文件做修改，
將其中的classes修改爲1，所有的filters=255的值修改爲filters=18（計算方式爲(classes+5)*3）,然後將coco_class.txt和voc_class.txt文件中的類別全部修改成‘person’
再將voc_annocation.py文件中的classes修改成只有‘person’一個類。
然後需要準備數據集，將數據集放在運行代碼的同一級目錄下。注意數據集下載需要將訓練集和測試集裏面的數據放在一起，我這裏已經將其數據整理，https://download.csdn.net/download/z649431508/10638245
運行voc_annocation.py生成2007_train.txt和2007_test.txt,2007_val.txt文件。
然後通過命令行cd到運行代碼的同一級目錄，執行
python convert.py -w yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo_weights.h5
1
生成預訓練權重。
然後運行
python train.py
開始訓練
訓練過程可能會出現val_loss=nan的情況，我在訓練過程中發現在訓練到50Epoch以後val_loss開始降低，或者按照網上的說法可以調整cfg文件的batch大小，將其調大，也能改善val_loss。
訓練完成後會生成一個logs文件夾，裏面的000文件夾下會有訓練好的權重文件，trained_weights_final.h5是我們所需要的文件，再次修改yolo.py文件中的代碼，將其中的modelpath換成自己生成的trained_weights_final.h5文件下的目錄。
然後需要準備數據集，將數據集放在運行代碼的同一級目錄下。注意數據集下載需要將訓練集和測試集裏面的數據放在一起，我這裏已經將其數據整理，https://download.csdn.net/download/z649431508/10638245
這裏寫圖片描述
運行voc_annocation.py生成2007_train.txt和2007_test.txt,2007_val.txt文件。
然後通過命令行cd到運行代碼的同一級目錄，執行
python convert.py -w yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo_weights.h5
1
生成預訓練權重。
然後運行
python train.py
開始訓練
訓練過程可能會出現val_loss=nan的情況，我在訓練過程中發現在訓練到50Epoch以後val_loss開始降低，或者按照網上的說法可以調整cfg文件的batch大小，將其調大，也能改善val_loss。
訓練完成後會生成一個logs文件夾，裏面的000文件夾下會有訓練好的權重文件，trained_weights_final.h5是我們所需要的文件，再次修改yolo.py文件中的代碼，將其中的modelpath換成自己生成的trained_weights_final.h5文件下的目錄。
至此所有工作基本上完成，接着就是檢測效果的時候，命令行運行代碼
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