主要介绍了使用darknet框架的imagenet数据分类预训练操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

最近一段时间一直在研究yolo物体检测，基于网络上很少有yolo的分类预训练和yolo9000的联合数据的训练方法，经过本人的真实实验，对这两个部分做一个整理（本篇介绍yolo的分类预训练） 1、数据准备 1000类的Imagenet图片数据 因为Imagenet不同的类别数据都是单独放在一个文件夹中，并且有特定的命名，如‘n00020287’，所以在做分类时我们不需要去制作特定的标签，只要训练的图片的path中包含自身的类别标签，而不含有其他类的标签即可。 制作用于训练的数据列表*classf

最近一段时间一直在研究yolo物体检测，基于网络上很少有yolo的分类预训练和yolo9000的联合数据的训练方法，经过本人的真实实验，对这两个部分做一个整理（本篇介绍yolo的分类预训练） 1、数据准备 1000类的Imagenet图片数据 因为Imagenet不同的类别数据都是单独放在一个文件夹中，并且有特定的命名，如‘n00020287’，所以在做分类时我们不需要去制作特定的标签，只要训练的图片的path中包含自身的类别标签，而不含有其他类的标签即可。 制作用于训练的数据列表*classf