yolov3出來已經有一段時間了，最近利用其玩了一下wider_face的資料集，現在把踩過的坑寫一篇部落格。
一：準備
1、準備***.data, ***.cfg, ***.names 三個檔案，官網上面都有說明
2、準備wider_face資料集及標籤
可以參考
3、準備好你的gpu， 等等
二：坑1、訓練時注意要將資料放入./data/images檔案下，要將所有的放入，不要把源資料的資料夾直接放進去，並且labels要放入./data/labels中
2、訓練時可能會出現 段錯誤 這個問題，不要著急，這個是因為資料集部分資料有問題。
如果沒錯的話應該是這個**
3、在將新的labels加入時，一定不要刪除原檔案中間帶的那些，不然測試的時候會報錯。
暫時先總結這三吧。
在SeaShips資料集上訓練並測試Yolov3
本文主要記錄我在seaships資料集上訓練yolov3網路進行船隻檢測的簡單過程 對資料集的預處理 修改cfg檔案 修改data資料夾 seaships資料集共有四個資料夾，其中annotations資料夾內是每張的標籤，每個對應乙個xml檔案來儲存標籤，所以要將xml檔案中的內容轉為txt檔案，...
利用kaggle訓練模型
kaggle上傳資料集比較麻煩，國內難傳。如果是公開資料集，就使用官網的資料比較好。但是，官網的資料是要經過處理才可以的。處理資料的主要知識點有 安裝gpu版本tensorflow import tensorflow as tf from tensorflow import keras import...
Tensorflow利用GPU訓練注意事項
訓練前要用nvidia smi來檢視一下當前gpu的使用情況，不要一下子就放上去跑把大家一起擠掛了，這是負責任的行為。之前在公司就遇到過訓練了好久，結果乙個新來的就把伺服器擠跪了。如果機器上面的gpu之間不能夠通訊，那就先設定一塊要用的gpu吧，在終端上面輸入命令export cuda visibl...