YOLO3测试自己的图片和数据

环境的搭建是基于上一篇的。

1.YOLO3的数据集
首先，darknet.exe所在的路径加到系统变量去，这样便于控制。


接着，win+R输入cmd，改路径到darknet.exe所在路径。
接着：
图片测试：darknet detector test data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 dog.jpg
视频测试：darknet detector demo data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 test.mp4


上图是源码的图片，如果要测试自己的，就把图片放在跟darknet.exe一个路径下，调用时换一下测试图片的名字，比如：
darknet detector test data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 kobe.jpg

同理，视频也是一样的步骤，把想要测试的视频放在darknet.exe一个路径，然后用相应的指令调用。

2.自己的数据集
这里是要测试一下自己数据集跑出来的模型。
首先，把训练好的权重weights和配置cfg放在跟darknet.exe一个路径下；接着，在data文件夹下加入自己的data和names，如下图：


data和names格式的文件要是运行不了，可以对照着源码的data和names格式的文件写。

最后，就可以调用了，指令要相应的改一下：
图片测试：darknet detector test data/mydata.data my_yolov3.cfg my_yolov3_6000.weights -i 0 -thresh 0.25 drone.jpg
视频测试：darknet detector test data/mydata.data my_yolov3.cfg my_yolov3_6000.weights -i 0 -thresh 0.25 drone.mp4

其相应的步骤跟上面一样。

参考文献：
https://blog.csdn.net/baidu_36669549/article/details/79798587