yolo检测生成的txt转换为labelme可以编辑的json，以及json转txt。

一些坑

ssd深度学习2: 训练自己的数据集gpu+windows11+anaconda+pycharm+RTX3050 笔记，包括单通道灰度图像数据集修改训练的方法

ssd深度学习2: 训练自己的数据集gpu+windows11+anaconda+pycharm+RTX3050 笔记，包括单通道灰度图像数据集修改训练的方法

（linux/MMdetection）faster RCNN目标检测：训练自己的coco格式数据集，单/多gpu训练与测试，笔记

（linux）yolov5/v3-pytorch目标检测1：环境配置gpu+ anaconda+ pycharm+ RTX2080ti笔记，包括如何在anconda创建yolov5虚拟环境和用pycham为项目配置yolo5虚拟环境。最新版本的yolov3（截至2023.3）不需要darknet配置，而且与yolov5所需的包基本相同，故它们可以共用一个虚拟环境。

numpy版本问题，进行更新，以下这个版本训练无报错。也可以自行尝试其它版本。

（linux）yolov5/v3-pytorch目标检测1：环境配置gpu+ anaconda+ pycharm+ RTX2080ti笔记，包括如何在anconda创建yolov5虚拟环境和用pycham为项目配置yolo5虚拟环境。最新版本的yolov3（截至2023.3）不需要darknet配置，而且与yolov5所需的包基本相同，故它们可以共用一个虚拟环境。

最新版本的yolov3（截至2023）与yolov5所需的包基本相同，故它们可以共用一个虚拟环境，不需要额外配置。本人已经在同一虚拟环境上训练了yolov3和yolov5，没有任何出现问题。

直接使用pip install ultralytics安装环境后在项目文件下ultralytics/engine/validator.py更改无效，需要在虚拟环境文件中更改