darknet

项目介绍

refer from the https://github.com/pjreddie/darknet, use the yolov3-tiny.cfg prototxt to train own captche detector 本项目使用https://github.com/pjreddie/darknet, 基于darknet yolov3-tiny.cfg

软件架构

基于深度学习框架darknet，使用darknet训练的模型，自由切换cpu模型或者gpu模式处理代码

文件夹说明

• cfg - 模型定义文件所在，类似网络的结构定义
  • deploy.cfg - 部署的模型定义文件
  • train.cfg - 训练的模型网络定义文件
  • yolov3-tiny.cfg - 原始小网络定义文件
  • yolov3.cfg - 大网络文件
• data - 训练配置，实际训练数据所有
  • char.names - 分类列表文件
  • train.data - 训练的配置文件，包含各种选项
  • train.txt - 实际训练数据,整体数据的80%
  • val.txt - 验证数据集,一般整体数据的20%
• imgs - 训练图片所在
  • 1.jpg - 图片实际地址
  • 1.txt - 图片标的框
    • 0 0.2984375 0.553125 0.115625 0.24375000000000002 - 类别 x,y ,w ,h
• label - xml 文件，标的那些框所在
• session - 训练保存的文件夹所在
• weights - 迁移学习的原始框架所在，原始的训练的权重文件
• config.py - data.py的配置文件
• data.py - 输入 image , label 文件夹，输出train.txt 训练文件

使用说明

1. 准备原始的验证码数据图片文件
2. 下载 https://github.com/tzutalin/labelImg 标注工具，生成到本地的label文件夹下，图片文件要与标注的xml文件一致
3. 使用data.py 生成训练文件
4. 进入weights文件夹，sh darknet53.sh 下载好预训练的权重文件
5. 使用train.sh 开始训练