pythonTensorFlow實現yolov3訓練本身的目標檢測探測自定義數據集

一、數據集準備，使用label標註好本身的數據集。

            https://github.com/tzutalin/labelImg 打開鏈接直接下載數據標註工具，

二、具體的大師代碼見下連接

          https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3

三、個人代碼訓練步驟，這裏我使用大神的浣熊數據集進行測試

        個人代碼鏈接：乾貨-https://github.com/wuzaipei/python_TensorFlow_yolov3-

四、具體步驟

        一、 訓練數據：python core/convert_tfrecord.py --dataset_txt .\raccoon_dataset\labels.txt --tfrecord_path_prefix .\raccoon_dataset\raccoon_train\wzp_new_train

        二、更新目標中心點：python kmeans.py

        三、訓練：python quick_train.py

        四、轉換model：python convert_weight.py

        五、預測 ：  python quick_test.py