最近一段时间一直在研究yolo物体检测，基于网络上很少有yolo的分类预训练和yolo9000的联合数据的训练方法，经过本人的真实实验，对这两个部分做一个整理（本篇介绍yolo的分类预训练）
1、数据准备
1000类的Imagenet图片数据
因为Imagenet不同的类别数据都是单独放在一个文件夹中，并且有特定的命名，如‘n00020287'，所以在做分类时我们不需要去制作特定的标签，只要训练的图片的path中包含自身的类别标签，而不含有其他类的标签即可。
制作用于训练的数据列表*classf_list.txt
2、分类标签制作
制作所有类别的标签列表new_label.txt和标签对应的类别名称的列表new_name.txt
new_label.txt
new_name.txt（训练时不需要，但是测试时可以显示出具体的类别）
3、修改cfg/.data配置文件（*classf.data）
classes=1000 train =/home/research/disk2/wangshun/yolo1700/darknet/coco/filelist/classf_list.txt labels=data/new_label.txt names=data/new_name.txt backup=backup top=5
修改网络配置文件(classf.cfg)
[net] #Training batch=64 subdivisions=1 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 exposure = 1.5 hue=.1 max_crop = 512 learning_rate=0.001 burn_in=1000 max_batches = 1000000000 policy=steps steps=350000,500000,750000,1200000 scales=.1,.1,.1,.1 [convolutional] batch_normalize=1 filters=16 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=32 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=64 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=32 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=64 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=128 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=64 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=128 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=64 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=128 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=256 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=128 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=256 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=256 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=128 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=256 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=128 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=256 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky ####### [convolutional] batch_normalize=1 size=1 stride=1 pad=1 filters=128 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 size=3 stride=1 pad=1 filters=256 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 size=3 stride=1 pad=1 filters=256 activation=leaky [convolutional] filters=1000 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky [avgpool] [softmax] groups = 1 [cost] type=sse
当然中间的网络层是我自己修改的网络。
5. 训练
./darknet classifier train cfg/classf.data cfg/classf.cfg -gpus 0，3（选择自己机器的gpu）
6 . 测试
./darknet classifier predict cfg/classf.data cfg/classf.cfg backup/classf.weights data/eagle.jpg
当然这只是刚刚训练了2000次测试的结果，只是测试，还需要继续训练。
以上这篇使用darknet框架的imagenet数据分类预训练操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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