YOLO训练自己的数据集

本文详细介绍了如何使用YOLOv2进行目标识别,从数据预处理、配置文件修改、模型训练到测试,提供了一整套流程。通过实践,作者解决了将图像分类转换为目标识别的问题,分享了训练自己数据集的经验。

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很高兴现在已经有几百人通过我的教程成功地使用YOLO处理自己的数据集。


最近一直在用CNN的模型做图像二分类,但苦于效果不佳,于是把图像分类问题转作目标识别问题。做目标识别选择了Yolo(you only look once),一个最近推出的方法,突出的优点就是速度快。查找了网上关于yolo的训练自己数据集的方法,大都存在一点问题,而且yolo不久前更新到version2版本。在自己的亲身试验后,将yolo的使用写成心得。

1.yolo
yolo的官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/
yolo的官网介绍了yolo的安装与测试。建议大家多看看英文官网,因为中文网更新的慢,而且有部分内容省略了。按照官网的步骤就不会有错。

2.数据的预处理
yolo的数据包括训练数据和验证数据(训练数据用来训练模型,验证数据用来调整模型)。训练数据和验证数据都包括:a.图片;b.标签。需要说明的是,如果采用VCC的话,标签需要特定xml格式,还要转化为txt。下面以我目标检测“猫”为例讲解。

<think>好的,用户想知道如何用SlowFast和YOLO框架训练自己的数据集。首先,我需要回忆这两个模型的作用。YOLO是用于目标检测的,而SlowFast是视频动作识别的模型。用户可能想结合两者,比如先用YOLO检测对象,再用SlowFast分析动作。 接下来,我需要分步骤考虑训练流程。首先是数据准备,可能需要标注视频数据中的目标框和动作类别。用户提到的引用里提到数据分离为训练、验证、测试集,这部分需要注意。数据格式方面,YOLO通常需要txt标注文件,而SlowFast可能需要视频文件或提取的帧,以及对应的动作标签。 然后是模型配置。YOLO有多个版本,用户之前用过YOLOv5,所以可能比较熟悉。需要指导用户修改配置文件,比如类别数。SlowFast的配置更复杂,可能需要调整时间维度和空间维度的参数,引用中的训练策略提到融合多数据集,可能对SlowFast的数据加载部分有影响。 训练阶段,YOLO训练流程相对标准,使用预训练权重,调整学习率等参数。而SlowFast可能需要更复杂的设置,比如帧采样方式、时间步长等。用户的数据量有30W+,可能需要分布式训练或调整批次大小。 集成部分,用户可能需要将两个模型串联,比如先用YOLO检测行人,再裁剪区域输入SlowFast进行动作识别。需要确保两个模型的输入输出兼容,比如分辨率、帧率等。 问题可能出在数据标注的格式不一致,或者模型配置参数错误。比如,SlowFast的输入尺寸是否与YOLO的输出匹配。此外,训练资源可能不足,特别是视频模型需要更多计算力。 用户之前的经验包括使用Fast-Reid训练reid模型,可能对数据预处理和模型集成有经验,可以借鉴。需要提醒用户注意数据增强的一致性,以及验证集的使用,避免过拟合。 最后,生成相关问题时要覆盖数据准备、模型调整、训练技巧和应用场景,帮助用户全面理解流程。</think>要使用SlowFast与YOLO框架训练自定义数据集,需分以下步骤实现: ### 一、数据准备阶段 1. **标注格式转换** - YOLO需要$txt$格式标注文件,每个文件对应图像中的目标框坐标和类别 - SlowFast需要视频帧序列或原始视频文件,配合动作标签文件(建议使用$CSV$格式记录视频路径与动作类别对应关系) 2. **数据集拆分** 按照引用[2]的建议将数据分为: $$ \text{训练集:验证集:测试集} = 7:2:1 $$ 需确保每个子集包含完整的类别分布 3. **数据增强策略** - YOLO:Mosaic增强、色彩空间变换 - SlowFast:时间维度裁剪、空间随机翻转 ### 二、模型配置调整 1. **YOLO模型** ```yaml # yolov5.yaml nc: 3 # 修改为实际类别数 anchors: [10,13, 16,30, 33,23] # 根据目标尺寸调整 ``` 2. **SlowFast配置** ```python # configs/Kinetics/SLOWFAST_8x8_R50.yaml MODEL: NUM_CLASSES: 10 # 改为实际动作类别数 DATA: NUM_FRAMES: 32 # 根据视频长度调整 SAMPLING_RATE: 2 ``` ### 三、训练流程 1. **YOLO训练** ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 \ --data custom.yaml --weights yolov5s.pt ``` 2. **SlowFast训练** ```bash python tools/run_net.py --cfg configs/Kinetics/CUSTOM_SLOWFAST.yaml \ TRAIN.BATCH_SIZE 8 TEST.BATCH_SIZE 4 ``` ### 四、模型集成 建议采用级联架构: 1. YOLO进行目标检测(如行人检测)[^1] 2. 裁剪检测区域输入SlowFast进行动作识别 3. 通过时间维度聚合预测结果 ### 典型问题解决方案 | 问题现象 | 解决方法 | |---------|----------| | 视频帧率不一致 | 使用ffmpeg统一转换为30FPS | | 显存不足 | 减少batch_size或使用梯度累积 | | 类别不平衡 | 在损失函数中加入focal loss |
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