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提供了一个全面的训练指南，帮助用户深入理解如何使用 (tiny) YOLOv4 训练目标检测模型。从编译到测试，我们将逐步指导您完成整个流程。

概述

1. 编译：我们将介绍如何下载和编译 darknet，涵盖 Makefile 和 CMake 两种方法。
2. 数据准备：我们详细说明如何准备 VOC 或 COCO 格式的数据集，并生成 YOLO 的训练所需数据格式。
3. 配置修改：我们会指导您修改配置文件，包括 cfg/yoloV4-custom(tiny).cfg、data/voc.names 和 cfg/voc.data。
4. 训练：我们将提供多种训练方法，包括：
   • 多 GPU 训练
   • 指定 GPU 训练
   • 重定向生成日志
   • 停止后继续训练
   • mAP 可视化
5. 停止训练与选取最优权重：我们将讲解如何判断训练何时停止，以及如何选取最优的权重文件。
6. 测试：我们将说明如何使用训练好的模型执行测试。

使用方法

1. 下载：首先，请到您的本地计算机。
2. 阅读指南：仔细阅读指南，按照步骤操作，确保每一步都正确执行。
3. 开始训练：根据指南中的配置和训练步骤，启动您的 YOLOv4 模型训练。
4. 测试模型：训练完成后，使用指南中的测试方法评估模型的性能。

重要须知

• 确保您的硬件环境满足训练要求，尤其需要支持 GPU。
• 在修改配置文件时，一定要根据您的实际情况调整参数。
• 训练过程中，强烈建议定期保存权重文件，以便后续使用或继续训练。

掌握此指南，您将全面了解 (tiny) YOLOv4 的训练流程，并能够将其应用于您的实际项目中。

链接: https://pan.baidu.com/s/11e9S0qIItSqWmk_RLkC93g?pwd=1111