简要笔记
一、数据标注
1.安装好labelme工具
2.标注自己的数据，拿到json文件
二、编辑训练代码所需要的配置文件
config文件夹，create_custom_model.sh （参数：类别个数）
自动生成网络cfg文件
三、标签格式转换
1.labelme---->x1,y1,x2,y2
YOLO-v3—>Cx,Cy,W,H 相对位置（取值范围0-1）
json2yolo.py
四、写好数据和标签的路径
转换好的输出路径：data\custom\labels
json_floder_path:labelme 生成标签的文件夹
五、其他配置操作
1.数据放到相应位置，注意名字和label一致
2.classes.names 改成你任务里有的类别名字（按代码字典顺序）
3.train.txt与alid.txt中写好对应的路径
六、训练代码更改
1.训练代码参数
–model_def
–data_config
–pretrained_weights 预训练模型，迁移学习
checkpoint保存步长
七、预测操作
–image_folder data/samples 需要预测的数据
–checkpoint_model checkpoints/yolov3_100.pth 训练好模型的路径
–class_path data/custom/classes.names 画图时候要把框显示出来