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yolo訓練自己的資料的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理
yolo訓練自己的資料的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦董洪偉寫的 打下最紮實AI基礎不依賴套件：手刻機器學習神經網路穩健前進 和朱克剛的 AIOT與OpenCV實戰應用(第三版)：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺都 可以從中找到所需的評價。
另外網站YOLO目標檢測，訓練自己的數據集（識別海蔘） - 雪花新闻也說明：这篇文章是训练YOLO v2过程中的经验总结，我使用YOLO v2训练一组自己的数据，训练后的model，在阈值为.25的情况下，Recall值是95.54%，Precision ...
這兩本書分別來自深智數位 和碁峰所出版 。
國立聯合大學 電子工程學系碩士班 陳漢臣所指導 林柏翰的 深度學習影像資料集剪裁及標記方法及其於台灣交通號誌辨識之應用 （2021），提出yolo訓練自己的資料關鍵因素是什麼，來自於深度學習、影像剪裁與標記、YOLO、物件偵測、影像辨識。
而第二篇論文國立雲林科技大學 機械工程系 吳英正所指導 鄭文豪的 機器深度學習應用於自動化光學檢測之研究 （2021），提出因為有 深度學習、資料擴充、影像處理、半導體晶圓、光學字元辨識的重點而找出了 yolo訓練自己的資料的解答。
最後網站yolo訓練自己的資料集 - w3c學習教程則補充：yolo訓練自己的資料 集,使用darknet來配置yolo訓練自己的資料集是很很方便的訓練自己的資料集首先要製作好訓練集製作資料集yolo使用的資料集是voc格.
打下最紮實AI基礎不依賴套件：手刻機器學習神經網路穩健前進
為了解決yolo訓練自己的資料 的問題，作者董洪偉 這樣論述：
★★★★★【848頁磅礡登場】、【最紮實機器學習】★★★★★ 外行人才買武器，高手自己打造神兵利器！ 不靠TF/Keras/PyTorch，用NumPy硬幹所有機器學習公式理論打基礎，極緻深入研究原理，獲得微積分、機率、張量最高等級，之後AI學習路快速平順又輕鬆 沒錯，某同學用Tensorflow/Keras實作一個影像辨識，另一個同學用PyTorch做出機器翻譯，但是.....他們全部都非常崇拜你，為什麼？ 套件工具用的熟，但原理卻只略知皮毛，走的路一定無法長遠！只有真正在微積分、矩陣、張量、機率、線性代數上打好完整的基礎，在機器學習/深度學習的路上才能走的又長又遠又
紮實。 不需要羨慕別人會用yolo、bert，當你看完本書的所有AI公式、理論，然後手動用NumPy、sklearn把這些公式理論親手推導一次之後，這些工具套件，這些新興技術，什麼CNN、RNN、Seq2seq對你來說，只是簡單數學公式的排列組合罷了！ 非常期待這種書籍的出現吧！BINGO！本書就是你夢寐以求的威力彩頭獎書！把每個深度學習常出現的名詞，Sigmoid、Softmax、CrossEntropy、Adam、SGD、CNN、RNN、LSTM、GRU.....竟然全部用NumPy硬幹一遍！看完讀懂這本書，立即晉升大師，成為機器學習/深度學習/人工智慧的活生生教科書。
NumPy超人一擊Strike ✪Sigmoid ✪Softmax ✪CrossEntropy ✪Adam ✪SGD ✪CNN ✪RNN ✪LSTM ✪GRU 本書特色 ★原理講解通俗易懂，同時教你如何從底層而非呼叫深度學習庫編寫深度學習演算法 ★由淺入深，從最簡單的回歸模型過渡到神經網路模型 ★從問題到概念的方式剖析深度學習的基本概念和原理 ★用簡單的範例展現模型和演算法的核心 ★讀者不需要借助任何深度學習函數庫，就可以從0開始建構屬於自己的深度學習庫
深度學習影像資料集剪裁及標記方法及其於台灣交通號誌辨識之應用
為了解決yolo訓練自己的資料 的問題，作者林柏翰 這樣論述：
為了提供深度學習架構訓練模型，可能需要與取自於不同管道的影像資料集不同長寬比和解析度的圖片，此時需要花費大量人力和時間，對原始圖片進行剪裁，再對新圖片中的物件進行標記。我們提出一個用於深度學習影像資料集的剪裁和標記方法。針對不同長寬比和解析度圖像的需求，我們所提出的方法能夠計算剪裁範圍所能涵蓋最多標記的最佳標記組合與最佳剪裁區域，因此具有快速剪裁和重新標記影像中物件的能力，並可得到最多的訓練資訊。本論文將以我們所提出的剪裁及標記方法分別應用在比利時交通號誌資料集與我們自己建立的台灣交通號誌資料集的號誌辨識。經由統計發現我們的方法與固定剪裁範圍的對照組相比，我們提出的方法確實能夠在有限的剪裁範
圍保留最多的影像與標記，保留下的訓練影像及標記分別可達到99.9%與90.5%。利用剪裁後的影像資料集經由YOLOv3訓練後並偵測測試資料集，我們的方法相較於對照組在mAP上有24.8%至32.8%的提升；此外，在相同數量的影像資料集中，我們的方法在精確率上也有20.1%至23.3%的提升。以此證明我們的方法所剪裁及標記的影像資料集，對於深度學習架構在訓練模型時，具有訓練品質較好、mAP較佳的優勢。而且對於人力成本，我們的方法能節省許多時間與人工，平均處理一張耗費約0.85秒，相較於人工所花費的時間成本耗費節省了約47倍時間。
AIOT與OpenCV實戰應用(第三版)：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺
為了解決yolo訓練自己的資料 的問題，作者朱克剛 這樣論述：
＊詳細步驟說明，一步步跟著做，有如專家從旁親自指導! ＊本書使用Python 3.x、樹莓派4B與OpenCV 4.x ＊涵蓋大部分常用感測元件與重要連網技術 ＊第三版新增影像串流、LCD螢幕與全彩LED燈條、更新MQTT安裝方式 朱克剛老師專門培訓物聯網應用工程師，擁有豐富資訊教育訓練經驗，結合 Python、Raspberry Pi 與 OpenCV 的 AIoT 專案開發與教學，遠距實作授課操作流暢畫面優美，如同本書內容一樣，深入淺出，廣受師生好評。－－國立臺北科技大學電子系副教授 曾柏軒 本書內容說明清楚，透過實作例子的步驟說明，讓初學者
可以快速上手，是一本適合學習的好書。－－國立高雄科技大學電子系教授兼主任秘書 陳銘志 樹苺派是最接近AIoT世界的起點，搭配Python與OpenCV工具的使用，可以讓你一窺這個大世界的堂奧。 很高興朱克剛老師把這些元素集結在一本書裡面，讓大家可以快速掌握這張通往未來的門票。－－宏碁強固電腦方案總處長 游鴻志 AIoT應用領域十分廣泛，舉凡機器視覺、外觀檢測、智能家居及設備維護監控。本書以深入淺出方式介紹樹莓派軟硬整合框架並採用最新的Python開發技巧，誠摯推薦給所有想要進入AIoT開發者殿堂的一本必備秘笈。－－鴻海集團D事業群/資訊價值創造處資深處長 徐長愷
機器深度學習應用於自動化光學檢測之研究
為了解決yolo訓練自己的資料 的問題，作者鄭文豪 這樣論述：
為了管理庫存，半導體業常會在製造出來的每片晶圓上蝕刻上該批次的編碼，而由於目前市面上專門辨識此類編碼的光學設備往往都相當昂貴，因此本研究將嘗試以機器深度學習搭配影像處理建立一套造價更低的系統來解決此問題。但是本次實際拍攝之晶圓編碼原始照片僅有三十六張，而且在這些照片中並未包含編碼中所有可能出現的字母及數字。此外，要訓練深度學習模型辨識這類編碼更需要數以萬計的圖片作為訓練之樣本，所以本研究將先透過模仿原始樣本，以影像處理的方法進行資料擴充自行製作更多的樣本，待資料集建立完成後再訓練深度學習模型進行辨識，期望能夠做出可以實際用於產業界的檢測系統。