[软件工具]yolov3 yolov4 yolov7训练自己的数据集windows上超简单全程不写代码-Windows系列-PHP中文网

[软件工具]yolov3 yolov4 yolov7训练自己的数据集windows上超简单全程不写代码

看不見的法師

发布： 2025-09-09 09:08:30

原创

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[软件工具]yolov3 yolov4 yolov7训练自己的数据集windows上超简单全程不写代码

首先我们来看一下这款软件的界面，整体设计简洁直观，大部分参数都已经默认设置好，用户通常只需要调整“批大小”这一项即可，甚至很多情况下连这个都不用改，直接使用默认值也能顺利运行。

接下来进入正题，教你如何在Windows上快速完成自定义数据集的训练，全程无需编写代码、无需手动修改配置文件、也不需要深入了解YOLO背后的复杂原理，小白也能轻松上手！

第一步：[未雨绸缪] 标注你的数据集

我们使用软件内置的 labelImg 工具进行图像标注。该工具支持两种主流格式：Pascal VOC（XML） 和 YOLO（TXT）。

Pascal VOC 格式说明：
每张图片对应一个
```
.xml
```
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文件，存储标注信息。结构如下：
- ```
<filename>
```
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  ：图片文件名
- ```
<path>
```
  登录后复制
  ：图片完整路径
- ```
<size>
```
  登录后复制
  中包含
```
<width>
```
  登录后复制
  和
```
<height>
```
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  ，表示图像分辨率
- 每个目标由一个
```
<object>
```
  登录后复制
  描述，包含：
  - ```
  <name>
```
  登录后复制
  ：类别名称
- ```
<difficult>
```
    登录后复制
    ：是否为难以识别的目标（可忽略）
  - ```
  <bndbox>
```
  登录后复制
  ：边界框坐标，包括
```
  <xmin>
```
  登录后复制
  ,
```
  <ymin>
```
  登录后复制
  ,
```
  <xmax>
```
  登录后复制
  ,
```
  <ymax>
```
  登录后复制
  ，单位为像素，坐标系原点在左上角
YOLO TXT 格式说明：
每张图片对应一个
```
.txt
```
登录后复制
文件，每行代表一个目标，格式为：
```
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
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所有数值均为归一化后的浮点数（相对于图像宽高），其中
```
(x_center, y_center)
```
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是目标中心点。

建议标注数量：初步测试：100张以上效果良好：1000张起高精度需求：5000张以上极致效果：10000+ 张

第二步：[霸气登场] 开始训练自己的模型

准备好标注数据后，按照以下步骤操作：

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Freepik Mystic

Freepik Mystic 是一款革命性的AI图像生成器，可以直接生成全高清图像

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第三步：[谁与争锋] 模型测试功能全开

这款软件的强大之处不仅在于训练简单，还内置了完整的测试模块，支持全图形化操作：

如果你想了解背后的命令行逻辑，可以选择“外部终端测试”模式，软件会自动生成完整的执行命令供你学习和复用。

⚠️ 注意事项：
在测试时，请确保

data

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文件中的

names

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路径使用的是 绝对路径，相对路径可能导致加载失败。

更多实用功能加持：

标注检查功能：自动扫描异常标注，防止错误数据影响训练效果
类别查找功能：快速定位某类别的所有标注，避免类别错标、漏标
多模型支持：涵盖 yolov3、yolov3-spp、yolov3-tiny、yolov4、yolov4-tiny、yolov7、yolov7-tiny、yolov7x 等主流版本

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