一、源码包中有3300张火灾识别数据集，标准完成。 二、数据集在darknet/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages目录下。 三、标注的xml文件在darknet/VOCdevkit/VOC2007/Annotations目录下。 四、训练自己的数据集步骤： 1、配置darkent 环境（网上教程很多，cpu、gpu均可） 2、对应目录下放置数据集和标注生成的xml文件 3、darknet根目录下执行./gen_files.py 4、darknet根目录下执行./darknet detector train cfg/voc-fire.data cfg/yolov3-voc-fire.cfg darknet53.conv.74 开始训练 （也可执行./darknet detector train cfg/voc-fire.data cfg/yolov3-tiny-fire.cfg 开始训练yolov3-tiny模型） 5、bakup下生成训练好的权重文件

该资源是我的博客《【YOLO初探】之 keras-yolov3训练自己数据集》代码的第一部分的内容。内容包括图像标记软件labelImg。加上第二、三部分的内容，就可以之家运行，请参看博客文章。

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