3..在exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py，因为我的数据集只有VOC2007，所以我就把2012的删了（把蓝色的这里删了）。1.如图：yolox/data/datasets/voc_classes.py下将类别改为自己的。2.在exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py修改类别个数。环境配置好了以后，环境配置请参考我前面一篇博

3.在utils-->general.py下如图所示加上。4.在train.py里的这些地方加上。2.在各种分类标签命名的时候用中文。1.数据打标签的时候使用中文。

准备数据：数据集读入从sklearn包datasets读入数据集：from sklearn.datasets import datasetsx_data=datasets.load_iris().data 返回iris数据集所有输入特征y_data=datasets.load_iris().target返回iris数据集所有标签人类在认识这个世界的时候，信息是没有规律的，杂乱无章的涌入大脑，所以，

目录准备工作：1.安装anaconda2.安装labelme2.1创建labelme的环境方法一：1.将文件存入china文件夹下的taiwan文件夹中。2.新建一个labelme2voc.py，将如下代码复制进去。3.新建一个labels.txt文件，将你要标注的标签填入，如果不晓得咋整就把如下代码复制进去。4.激活labelme的环境5.切换路径至你的图片的存储路径：6.打开labelme,且