【无标题】

正常情况下,很多时候都是直接使用预训练模型进行训练

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74

如果出现意外还可以继续使用.backup文件进行训练

./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3.backup 

如果加上-clear 则模型会从初始状态开始

./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3.backup -clear

初始指的是迭代次数学习率,具体可以看cfg文件里面的参数。

下面是一些常用的命令记录一下

./darknet detector test <data_cfg> <models_cfg> <weights> <test_file> [-thresh] [-out]
./darknet detector train <data_cfg> <models_cfg> <weights> [-thresh] [-gpu] [-gpus] [-clear]
./darknet detector valid <data_cfg> <models_cfg> <weights> [-out] [-thresh]
./darknet detector recall <data_cfg> <models_cfg> <weights> [-thresh]

'<>'必选项,’[ ]‘可选项
  data_cfg:数据配置文件,eg:cfg/voc.data

models_cfg:模型配置文件,eg:cfg/yolov3-voc.cfg

weights:权重配置文件,eg:weights/yolov3.weights

test_file:测试文件,eg://*/test.txt

-thresh:显示被检测物体中confidence大于等于 [-thresh] 的bounding-box,默认0.005

-out:输出文件名称,默认路径为results文件夹下,eg:-out “” //输出class_num个文件,文件名为class_name.txt;若不选择此选项,则默认输出文件名为comp4_det_test_“class_name”.txt

-i/-gpu:指定单个gpu,默认为0,eg:-gpu 2

-gpus:指定多个gpu,默认为0,eg:-gpus 0,1,2

后台运行

nohup ./darknet detector train  .data  .cfg .weights -map -clear -gpus 2,3 -dont_show &
nohup ./darknet detector train  .data  .cfg .weights -map -clear -gpus 2,3 -dont_show >>.out &

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