这里我使用的是猫狗图片集
1 安装vott
https://github.com/Microsoft/VoTT/releases
2 创建vott项目
3 导出格式设置为 csv
4 打开自动检测，这样可以省下不少手动标注工作
这里只是一个演示，如果是自己的项目，这里还是需要手动做标注的
5 克隆
git clone https://github.com/AntonMu/TrainYourOwnYOLO.git
然后别忘了安装一下依赖包 pip install -r requirements.txt
6 拷贝到处的 图片文件夹到
TrainYourOwnYOLO/Data/Source_Images/Training_Images
这里需要拷贝的是 vott-csv-export ，这个文件夹的根路径下应该包含
dogcat-export.csv 和 若干 jpeg 图片
7 对图片进行处理
把vott生成的 vott-csv-export 文件夹拷贝到 Training_Images 下，然后调用
python Convert_to_YOLO_format.py
会得到 Data/Model_Weights/data_classes.txt文件
8 下载默认权重
cd 到 TrainYourOwnYOLO/2_Training
python Download_and_Convert_YOLO_weights.py
脚本启动之后会在/2_Training/src/keras_yolo3 路径下 下载 yolov3.weights
下载完成之后会拷贝成 yolo.h5
9 然后就可以使用 文件夹2 中的
python Train_YOLO.py
来进行训练了
（ 这里由于我之前的文件路径带了 – 减号，会发生找不到文件 ）
把 减号 去掉之后，重新依次调用
python Convert_to_YOLO_format.py
python Download_and_Convert_YOLO_weights.py （ 其实不用 ）
python Train_YOLO.py
最终会生成一个 trained_weights_final.h5
然后就可以使用
python Detector.py
进行预测了
一共2000张图片，使用
RTX6000 24GB 显存的话，100秒每 epoch
CPU 就慢多了， 540秒每 epoch
要使用 gpu的话
conda install cudatoolkit=10.1
conda install cudnn ( 当前是 默认 7.6 ）
