Windows 10でyolov 4を降りて自分のデータを訓練します

構成プロセス:https://blog.csdn.net/weixin_43723614/article/details/105772081
【配置過程注意:PCにCUDAを装着してからVSを再インストールすると、トレーニング時にGPU isn't usedが提示されます!!!!調べたところ、VSはCUDAの前に装着する必要があるようです.つまり手順が非常に重要なので、その場合はCUDAをアンインストールすれば大丈夫です.私のような機器は2バージョンのCUDAですが、1つだけアンインストールしてはいけません.2つともアンインストールして再インストールする必要があるものをアンインストールしてください.K了.
トレーニング構成手順を参照:https://blog.csdn.net/weixin_44771532/article/details/105495755
上はlinuxシステムの構成ですが、windowsは異なるパスを変更するだけでいいです.上の削除2012を除いては2007と自分のカテゴリに変更され、下の2つだけ変更されました.

def convert_annotation(year, image_id):
    in_file = open('D:/darknet/build/darknet/x64/data/VOCdevkit/VOC%s/Annotations/%s.xml'%(year, image_id))
    out_file = open('D:/darknet/build/darknet/x64/data/VOCdevkit/VOC%s/labels/%s.txt'%(year, image_id), 'w')

for year, image_set in sets:
    if not os.path.exists('D:/darknet/build/darknet/x64/data/VOCdevkit/VOC%s/labels/'%(year)):
        os.makedirs('D:/darknet/build/darknet/x64/data/VOCdevkit/VOC%s/labels/'%(year))
    image_ids = open('D:/darknet/build/darknet/x64/data/VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/%s.txt'%(year, image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('D:/darknet/build/darknet/x64/data/%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        #list_file.write('%s/VOCdevkit/VOC%s/JPEGImages/%s.jpg
'%(wd, year, image_id))
        list_file.write('D:/darknet/build/darknet/x64/data/VOCdevkit/VOC%s/JPEGImages/%s.jpg
'%(year, image_id))
        convert_annotation(year, image_id)
    list_file.close()

そして訓練できます

darknet.exe detector train cfg/obj.data cfg/yolov4-obj.cfg yolov4.conv.137 -map