关于Mx_yolo3的模型训练详细教程[保姆式教程]

关于Mx_yolo3的模型训练详细教程
因为作者在做一个新项目，有关模型训练的，于是将经验分享给大家

目录
      1.前期准备
        2.环境配置
        3.获得训练文件
        4.训练模型
        5.测试模型
        6.撰写代码


1.前期准备
准备一台Windows10以上的电脑（最好有显卡，后面要用）和一个人。
这里我们用Mx_yolo3了训练模型（文件献上↓）
Mx_yolo3文件（注意：这里使用的文件，作者都是用阿里云盘分享的阿里云盘官网）

2.环境配置
下载文件后，解压，打开里面的 1.环境配置↓



点击环境配置↓


先点第一个，弹出以下窗口↓


作者已经下载了，下载时要点一个Add的选项，然后开始下载python然后点第二个“安装Python依赖库与预训练权重”然后等一会会......


下载完后会有两个√
有显卡的话，点第三个，没有的跳过这一步


会弹出窗口，提示下载↓


有下载教程 CUDA安装教程
然后跟据上面的CUDA安装教程来进行操作

3.获得训练文件
用Mx_yolo3自带的程序爬图片



爬虫




建议数量：五六十张
然后建立一个叫ffd的文件夹


在里面建立三个文件夹：xml、imges、ing

（其他文件夹是作者训练时，软件自动生成的，不用管它）

将刚才爬到的图片放到ing文件夹里

注意：将这个文件夹复制一个

用下面这个小工具来将图片批量命名、修改长宽
makelogFile_16086958200203570.2514602823944

打开后是这样的


选择批量命名


路径：选择刚才复制的ing副本文件夹
前缀：自己填、开始编号：001

然后选择批量处理图片大小


宽：224、长：224
图片文件路径：选择刚才复制的ing副本文件夹
导出图片文件路径：前面的imges文件夹



接着，开始标注工作
启动Mx_yolo3配置的LabelImg补助软件


打开后如下



然后打开刚才的imges文件夹



点击CreateRectbox选项，框住图片中物品



然后点Save和Verify保存


点Next imges下一张图片



完成所有图片后，将刚才产生的.xml文件放进之前创建的xml文件夹


然后用之前的小工具生成训练的索引文件


只用改路径，路径：ffd文件夹
完成后ffd文件夹就会多出四个.txt文件


做完后，就已经准备好模型训练的文件了
4.训练模型
打开Mx_yolo3


选好参数


选择训练文件



提取种类，计算Anchor
一切就绪，开始训练！


等待训练完毕......
之后，你就会在Mx-yolov3_EN_1.2\Model_file目录下找到训练结果

然后转换模型


选择文件里的.h5文件测试

如果红框里有图片就代表成功了


最后一步，转换模型



打开后



模型输出路径就是模型的名字，量化图片路径就是训练中产生的Train_data\Test_img文件



然后就大功告成！



总结：
1.环境配置
2.文件准备
3.训练模型

太牛皮了

老牛皮了

厉害厉害

请问这个软件叫什么呀，云盘失效了

番茄balance 发表于 2022-9-26 18:06
请问这个软件叫什么呀，云盘失效了

是个小工具

番茄balance 发表于 2022-9-26 18:06
请问这个软件叫什么呀，云盘失效了

你好，你要的工具在这

公共链接:

https://t.wss.ink/f/a4le7p9znr8

密码:829088

你好，楼上的链接也失效了，可否再提供一下

你好，可以再发一次这个小工具的链接吗

大佬您好，批量命名、修改长宽的小工具可以再次分享一下嘛！

厉害厉害

赞赞赞赞赞

厉害厉害

不错不错