GitHub - yyccR/yolov3_in_tf2_keras: tf2-keras implement yolov3

YOLOv3 in tesnorflow2.x-keras

pip3 install -r requirements.txt

python3 train_coco.py

tensorboard --host 0.0.0.0 --logdir ./logs/ --port 8053 --samples_per_plugin=images=40

http://127.0.0.1:8053

input_dir = '这里写labelme打标时保存json标记文件的目录'
output_dir = '这里写要转CoCo格式的目录，建议建一个空目录'
labels = "这里是你打标时所有的类别名, txt文本即可, 每行一个类, 类名无需加引号"

执行data/labelme2coco.py脚本会在output_dir生成对应的json文件和图片
修改train_coco.py文件中coco_annotation_file以及num_class, 注意classes通过CoCoDataGenrator(*).coco.cats[label_id]['name']可获得，由于coco中类别不连续，所以通过coco.cats拿到的数组下标拿到的类别可能不准.
开始训练, python3 train.py

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 23 Commits
data		data
README.md		README.md
darknet.py		darknet.py
data_ops.py		data_ops.py
detect.py		detect.py
generate_anchors.py		generate_anchors.py
loss.py		loss.py
requirements.txt		requirements.txt
train_coco.py		train_coco.py
yolov1v2v3_bilibili_talk_ppt.pdf		yolov1v2v3_bilibili_talk_ppt.pdf
yolov3.py		yolov3.py