VOC数据集
总共有20类物体，实际应用中并不需要这么多，可以根据自己的需要，仅训练部分目标
训练5类目标
- 更改
voc_label.py（位于darknet/script路径下） - 将原来的20类更改为你想识别的类
#classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
classes = ["bicycle", "bus", "car","motorbike", "person"]
- 执行
python voc_label.py - 以上步骤，将会把生成label文件，仅标识了你想识别的目标
- 更改网络结构，开始训练
