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Alexey

2017-04-28 d8bafc728478e5cba9cf41eca01d66a38800eddd

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## How to train (to detect your custom objects):

1. Create file `yolo-obj.cfg` with the same content as in `yolo-voc.cfg` (or copy `yolo-voc.cfg` to `yolo-obj.cfg)` and:
1. Create file `yolo-obj.cfg` with the same content as in `yolo-voc.2.0.cfg` (or copy `yolo-voc.2.0.cfg` to `yolo-obj.cfg)` and:

  * change line batch to [`batch=64`](https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/build/darknet/x64/yolo-voc.cfg#L3)
  * change line subdivisions to [`subdivisions=8`](https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/build/darknet/x64/yolo-voc.cfg#L4)
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  * **9002** - iteration number (number of batch)
  * **0.060730 avg** - average loss (error) - **the lower, the better**

  When you see that average loss **0.060730 avg** enough low at many iterations and no longer decreases then you should stop training.
  When you see that average loss **0.xxxxxx avg** no longer decreases at many iterations then you should stop training.

2. Once training is stopped, you should take some of last `.weights`-files from `darknet\build\darknet\x64\backup` and choose the best of them:

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> 7586 7612 7689 RPs/Img: 68.23 **IOU: 77.86%** Recall:99.00%

* **IOU** - the bigger, the better (says about accuracy) - **better to use**
* **Recall** - the bigger, the better (says about accuracy)
* **Recall** - the bigger, the better (says about accuracy) - actually Yolo calculates true positives, so it shouldn't be used

For example, **bigger IUO** gives weights `yolo-obj_8000.weights` - then **use this weights for detection**.