裡面共有兩個資料夾，現在我們使用的是xml2txt/xml2txt.py檔案來對我們資料進行處理，首先你需要把你所有標註的xml檔案和所有的檔案放在一起，就像這樣：
這是手機拍的**，所有檔名很麻煩。（明白博主為什麼要重新命名所有的了吧）。接著切到剛才的xml2txt.py資料夾內，使用命令：
python xml2txt.py 0 /home/lucky/open/wires/1016wire /home/lucky/open/wires/picture_voc/10.22 /home/lucky/yolo/darknet/data/voc.names
python pic2txt.py /home/lucky/open/wires/picture_voc/10.22 /home/lucky/open/10.22/home/lucky/open/wires/picture_voc/10.22 是我們之前整理後的和txt檔案所在的路徑。切記不要在後面加/。
/home/lucky/open 是為了我們可能要在伺服器上訓練網路，那時的我們的路徑肯定和我們電腦的上路徑不一樣，例如我們電腦上路徑在/home/lucky/open/wires/picture_voc/10.22 ，當我們把整個資料夾copy到伺服器上的時候，放在了/home/lucky/open目錄下，如果yolo網路仍然通過/home/lucky/open/wires/picture_voc/10.22來查詢的話是肯定找不到的。所以我們需要修改為伺服器的路徑。
開始執行之後，電腦開始瘋**作：
結束之後會在我們的和txt的資料夾內生成乙個train.txt，開啟就有：
至此，我們大部分的準備都已經完成了，接下來開始訓練了。
首先，如果你要把訓練部分放在伺服器進行，你需要把我們的和txt資料夾全部拷貝到伺服器，而且，路徑要和上文的伺服器路徑一致。否則，yolo找不到所在位置。
假設你已經搞ok了。
yolo訓練網路需要配置檔案，和data檔案，命令如下
./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfgcfg/voc.data是一些資訊檔案，我們需要修改這個檔案，或者指向你自己的資訊檔案。我的資訊檔案如下所示：
classes是指訓練中的物體的類別的個數，這裡博主只訓練了一種，所以為1.
train是告訴yolo，所有的訓練的位置，指向的就是我們之前生成的train.txt檔案。
valid是yolo的測試檔案的路徑檔案，因為我們只訓練，所以不需要修改，或者不要動。
names是所有類別的檔案，就是我們上文提到的voc.names，貌似這裡沒什麼用。
backup是指訓練後的weights檔案存放的位置。
cfg/yolo-voc.cfg是yolo網路的配置檔案，如果我們使用tiny-yolo,就使用cfg/tiny-yolo-voc.cfg。但是還是需要修改一下裡面的內容。在cfg檔案的最後一層輸出層中
因為我們訓練的類別數目不一樣，所以最後一層的filters的數量也不一樣，計算公式為5*（class_num+5），如果我們只有乙個訓練數目的話，則filters=30.可參考blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/70167963
修改完這些這些配置之後，開始，執行！，等待他執行結束之後，會在backup內輸出乙個weights檔案，就是我們的訓練後的資料，我們可以使用該檔案檢測識別我們識別的物體。如果想測試訓練後的weights檔案的可靠性，可以看博主另外一篇文章。介紹yolo的map的資料生成。
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第一點資料集的標註 使用linux下資料標註工具 bbox生成的檔案格式 lines x1 y1 x2 y1 x3 y3 x4 y4 第一行的資料是總共引數的行數，第二行x，y為所框物件的頂點座標。如果使用python指令碼進行資料的轉換完全不用理會。重點在於下面幾行座標的轉換。在yolo中需要的座...