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。
a.在“Image”文件夹下存放所有的图片样本（包括训练数据和验证数据，而且最好是jpg格式）
b.下载labelImg（一种图像标记工具，给图像中的目标打上标签，且可以生成训练需要的xml格式），具体的使用方法可以百度，操作起来很简单。
c.与“Image”文件夹同级新建“xml”文件夹，“xml”文件夹存放labelImg得到的所有图片样本的标签。
d.现在就是要将所有的样本分成训练集和验证集，而且要将训练集和验证集对应的xml也分开。这里下载python脚本，直接放在“Image”和“xml”文件夹同级路径。
下载：
链接：http://pan.baidu.com/s/1hs22I7U 密码：wdv0
运行traindata.py：生成trainImage文件夹，存放训练图片；生成trainImageXML文件夹，存放训练图片xml标签；生成validateImage文件夹，存放验证集图片；生成validateImageXML文件夹，存放验证集图片的xml标签。
运行trans.py，生成trainImageLabelTxt文件夹，存放训练图片通过xml标签转化得到的txt文件（若在训练过程提示txt文件找不到，则把此文件夹下的txt文件夹移动到trainImage文件夹）；生成validateImageLabelTxt文件夹，道理一样。
另外得到的trainImagePath.txt和validateImagePath.txt存放着训练图片和验证图片的路径。
3.修改配置文件
接下来就是修改配置文件了：
a.cfg/voc.data文件中:
classes= 1
train = /home/pdd/pdwork/darknet2/darknet/VOC/cat/trainImagePath.txt
valid = /home/pdd/pdwork/darknet2/darknet/VOC/cat/validateImagePath.txt
names = data/cats.names
classes存放类别总数（这里只有cat一种），train 和valid 放着的是训练图片和验证图片的路径，cats.names存放的是方框注释，这里只有cat一行：
b.yolo-voc.cfg
将[region]中的classes改为1（这里只有cat一类），将最后一个[convolutional]（紧挨着[region]的前一个）中的filter改为30（filter的公式filters=(classes+ coords+ 1)* (NUM) ，我的是(1+4+1)* 5=30）。
c.cats.names
在data文件夹下新建cats.names，具体见a。
4.下载预训练文件cfg/darknet19_448.conv.23
以在其他数据集上pretrain的模型做为初值，下载地址：
链接：http://pan.baidu.com/s/1dFgUk4x 密码：ynhg。放在darknet文件夹下。
5.训练
在darknet文件夹路径下运行命令：
./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg cfg/darknet19_448.conv.23
系统默认会迭代45000次batch，如果需要修改训练次数，进入cfg/yolo_voc.cfg修改max_batches的值。
6.测试
训练完成后，模型成功保存，输入命令测试一下这个模型吧：
./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg backup/yolo-voc_final.weights testpicture/001.jpg
以上就是使用Yolo2训练自己的数据集的结果，已经测试通过。小伙伴赶快试一下吧！有问题欢迎留言。