Ubuntu18.04下YOLOv3训练数据集

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Ubuntu 18.04上使用YOLOv3训练自定义数据集的问题。首先，我要回顾用户提供的引用内容，确保回答准确。用户提到了引用[1]和引用[2]，其中引用[1]详细介绍了在Ubuntu 18.04上用CPU训练YOLOv3的步骤，包括下载编译darknet、修改配置文件、训练和测试过程。引用[2]提到了YOLOv4的训练命令，但用户问的是YOLOv3，可能需要调整相关参数。 首先，我需要整理出训练YOLOv3的基本步骤。根据引用[1]，步骤包括下载编译darknet、准备数据集、修改配置文件、训练模型。用户可能需要从数据准备开始，包括标注数据，生成对应的.txt文件和路径配置。然后，修改配置文件如obj.data、yolov3.cfg，确保类别数正确，调整参数如batch、subdivisions。接下来是下载预训练权重，执行训练命令，可能还需要训练过程的可视化，比如使用-map选项，这在引用[2]中提到过，但需要确认是否适用于YOLOv3。 需要注意的是，用户提到的是Ubuntu 18.04，所以环境配置方面可能需要安装CUDA、OpenCV等依赖，但引用[1]中用户使用CPU训练，但通常训练YOLOv3需要GPU加速。不过用户的问题可能只是针对方法，不涉及硬件细节。但需要指出如果使用GPU，可能需要安装CUDA和cuDNN，而如果使用CPU，训练速度会很慢，可能建议使用yolov3-tiny，如引用[1]提到的。 另外，数据集准备的步骤可能包括将图片和标注文件组织成train和val目录，创建train.txt和val.txt文件，指定路径。然后修改obj.data文件中的类别数目和路径。修改网络配置yolov3.cfg，将每个[yolo]层前的卷积层的filters数目调整为(classes + 5)*3，classes是类别数，并调整每个[yolo]层的classes参数。 训练命令方面，引用[1]提到使用darknet detector train命令，而引用[2]中的YOLOv4命令可能类似，但预训练权重不同。YOLOv3通常使用darknet53.conv.74作为预训练权重，需要下载。训练时可能需要指定这个权重文件。 可能还需要监控训练过程，比如生成图表，使用-map选项来显示mAP曲线，但需要确认YOLOv3是否支持这个选项，或者是否需要额外配置。 此外，用户可能需要测试训练好的模型，用detector test命令，并调整阈值等参数。最后，部署到其他平台如树莓派时，可能需要转换模型格式或使用更轻量的模型如yolov3-tiny，但用户的问题主要集中在训练步骤，这部分可能不需要深入。 总结步骤：1. 环境准备（安装darknet，依赖项）；2. 数据集准备与配置；3. 修改配置文件；4. 下载预训练权重；5. 执行训练命令；6. 测试模型。需要确保每个步骤的命令正确，路径正确，特别是用户可能遇到的常见问题，比如路径错误、类别数未修改导致的问题，或者显存不足时调整batch大小等。 可能还需要提到如果训练过程中出现内存不足的情况，可以减小batch size或增加subdivisions，这在cfg文件中调整。此外，训练过程中生成的权重文件备份，以及如何恢复训练，如果中断的话。 最后，根据用户提供的引用，确保在回答中正确标注引用来源，例如编译darknet的部分引用[^1]，训练命令参考了引用[^2]中的结构，但根据YOLOv3进行调整。</think>### 在 Ubuntu 18.04 上使用 YOLOv3 训练自定义数据集的步骤 #### 1. 环境准备 - **下载并编译 Darknet** 从官方仓库克隆代码并编译（需提前安装 `git` 和 `make`）： ```bash git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make ``` 若需 GPU 支持，需修改 `Makefile` 中的 `GPU=1` 并安装 CUDA 和 cuDNN。 #### 2. 数据集准备 - **标注数据** 使用工具（如 LabelImg）生成标注文件（每张图片对应一个 `.txt` 文件，格式为 `class_id x_center y_center width height`）。 - **组织文件结构** 创建以下目录： ``` custom_data/ ├── train/ │ ├── images/ │ └── labels/ ├── valid/ │ ├── images/ │ └── labels/ └── obj.names # 类别名称列表 ``` - **生成路径文件** 创建 `train.txt` 和 `valid.txt`，分别包含训练集和验证集图片的绝对路径。 #### 3. 配置文件修改 - **创建 `obj.data`** 内容示例： ```text classes = 2 # 类别数 train = /path/to/train.txt valid = /path/to/valid.txt names = obj.names backup = backup/ # 权重保存路径 ``` - **修改 YOLOv3 网络配置** 复制 `cfg/yolov3.cfg` 并调整以下参数： - `batch=64`（根据显存调整） - `subdivisions=16`（显存不足时增大此值） - 每个 `[yolo]` 层前的 `[convolutional]` 层中 `filters=(classes + 5) * 3`（例如类别数为 2，则 `filters=21`） - 每个 `[yolo]` 层中的 `classes=2`。 #### 4. 下载预训练权重 使用以下命令下载预训练权重： ```bash wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74 ``` #### 5. 开始训练 执行训练命令： ```bash ./darknet detector train obj.data yolov3-custom.cfg darknet53.conv.74 -map ``` - `-map` 选项会实时计算 mAP（需编译时启用 OpenCV）[^2]。 - 训练日志保存在 `backup/` 目录，权重每 1000 迭代保存一次。 #### 6. 测试模型 使用训练好的权重进行推理： ```bash ./darknet detector test obj.data yolov3-custom.cfg backup/yolov3-custom_final.weights test_image.jpg ``` #### 关键优化建议 - **轻量化模型**：若部署到资源受限设备（如树莓派），改用 `yolov3-tiny` 并调整对应配置文件[^1]。 - **训练监控**：使用 `-dont_show` 配合 `mjpeg` 流可在远程服务器实时查看训练状态。