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

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