参考

项目Fork于 https://github.com/ultralytics/yolov3
参考blog:https://blog.csdn.net/public669/article/details/98020800

快速使用

1. git clone https://github.com/zdyshine/yolov3.git
2. data文件夹下新建 Annotations, images, ImageSets, labels文件夹（已建）
3. 把图片*.jpg放置 data/images， 把*.xml文件放置到data/Annotations
4. data文件中新建 under_water.data, underwater_names文件（已建）
5. 分别运行makeTxt.py和voc_label.py创建训练需要的文件
6. 修改yolo-tiny.cfg，原理参考上面的blog
7. 根据训练需要，修改train.py中的训练参数开始训练，模型保存在weight/
8. 修改detect_underwater.py测试数据路径和模型路径开始测试
9. 结果保存在当前目录submit.csv

说明

1. 步骤2~7主要参考blog，请仔细阅读该blog步骤
2. 代码针对比赛做了简单修改，目前仅进行简单的train和test
3. 训练 python train.py 测试 python test.py --save-txt
4. 会根据比赛进程不定期更新

比赛主页：https://www.kesci.com/home/competition/5e535a612537a0002ca864ac