一、配置環境
- 編譯好的YOLOV3
- Win10
- CUDA 10.0
- cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24
- RTX 2080Ti
- OpenCV 3.4.0
- python 3.7
二、數據準備
1.下載預訓練模型darknet53.conv.74 放在：
..darknet-master/build/darknet/x64/data
2.下載3個VOC數據集壓縮包，全部解壓在下面的目錄中：
..darknet-master/build/darknet/x64/data/voc
3.命令行cd進入…darknet-master/build/darkne/x64/data/voc，然後執行python voc_label.py
4.繼續在命令行下運行 type 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_*.txt > train.txt，最後生成幾個.txt文件，裏面存放圖片的絕對路徑，2007_test.txt用於測試，train.txt用於訓練。
4.修改…dark-master/build/darknet/x64/data 下的 voc.data，用文本方式打開，修改如下：
classes= 20 #類別數
train = data/voc/train.txt #上面生成的訓練數據.txt文件
valid = data/voc/2007_test.txt #上面生成的測試數據.txt文件
names = data/voc.names #voc類名
backup = data/weights #訓練模型保存路徑，若沒有需要新建該文件夾
5.CMD命令行進入，…dark-master/build/darknet/x64，然後CMD中直接執行（注意路徑）：
darknet.exe detector train ./data/voc.data yolov3-voc.cfg ./data/darknet53.conv.74
三、開始訓練
