(tiny) YOLOv4 详细训练指南
本仓库提供了一个详细的训练指南，帮助用户了解如何使用(tiny) YOLOv4进行目标检测模型的训练。该指南包含了从编译、数据准备、配置修改到训练和测试的全过程。
内容概述
- 编译：介绍了如何下载和编译darknet，包括Makefile和Cmake两种方式。
- 数据准备：详细说明了如何准备VOC或COCO格式的数据集，并生成YOLO训练所需的数据格式。
- 修改配置：指导用户如何修改配置文件，包括
cfg/yoloV4-custom(tiny).cfg、data/voc.names和cfg/voc.data。 - 训练：提供了多种训练方式，如多GPU训练、指定GPU训练、重定向生成log、停止后继续训练以及mAP可视化。
- 停止训练与选取最优权重：介绍了如何判断训练是否应该停止，并如何选取最优的权重文件。
- 测试：说明了如何使用训练好的模型进行测试。
使用方法
- 下载仓库：首先克隆本仓库到本地。
- 阅读指南：按照指南中的步骤进行操作，确保每一步都正确无误。
- 开始训练：根据指南中的配置和训练步骤，开始训练你的YOLOv4模型。
- 测试模型：训练完成后，使用指南中的测试方法验证模型的性能。
注意事项
- 确保你的硬件环境满足训练要求，特别是GPU的支持。
- 在修改配置文件时，务必根据实际情况调整参数。
- 训练过程中，建议定期保存权重文件，以便后续使用或继续训练。
通过本指南，你可以轻松掌握(tiny) YOLOv4的训练流程，并应用到实际项目中。