YunYang1994/tensorflow-yolov3

训练自己的数据集，并使用训练好的模型进行测试（少走弯路）

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#588 opened on 2020年11月30日

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説明

    1. 准备数据，制作训练时需要的文件（data文件夹下面的四个文件：数据类名，锚框，训练数据，测试数据）
    1. 根据步骤1修改core/config.py文件
    1. 基于yolo原始权重训练，（或者从头训练）（这步教程写的很清楚）
    1. 当loss为1左右时，模型就已经有效果了，训练过程中会保存很多模型，选择一个loss最小的，并根据所选择的模型名修改freeze_graph.py，修改后运行freeze_graph.py，会在项目根目录生成***.pb文件
    1. 修改demo文件，如修改video_demo.py，修改调用的***.pb文件路径，修改num_class为自己数据类个数

コントリビューターガイド

調査方針
提供された手順に従い、YOLOv3を使用してカスタムデータセットをトレーニングします。各手順を検証し、ファイル形式や期待される出力などの詳細な説明でドキュメントを改善することを検討してください。
技術スタック
pythontensorflow
領域
machine learningai
Issue 種別
ドキュメント
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
2
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-3時間
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
明確
前提条件
GitPython
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
75