今天是2020.05.20，脱单太难了！
6G的卡也可训练，前提是必须要冻结网络前部分的层。以下是检测效果：
参考自https://github.com/miemie2013/Keras-DIOU-YOLOv3 和https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4
3款yolov3，总有一款适合你。paddlepaddle版，可以使用百度Tesla V100的算力。Pytorch，学术方面最火的深度学习框架，动态图，不必开sess，调试最方便。Keras，对新手友好的深度学习框架。
Pytorch兄弟版：https://github.com/miemie2013/Pytorch-DIOU-YOLOv3
PaddlePaddle姐妹版：https://github.com/miemie2013/Paddle-DIOU-YOLOv3
2020/05/20:初次见面
大部分代码搬运了Keras-DIOU-YOLOv3的代码，除了网络结构大改。YOLOv4的许多料都还没有堆上去，请给我一点时间。
验证的代码；后处理改为用张量操作实现；更多调优。
一个没有训练充分的模型：链接：https://pan.baidu.com/s/1TQ1AGfylIqjAhDNaoWW9mA 提取码：2aot
train.py 训练yolov4。
1_lambda2model.py 将训练模型中yolov4的所有部分提取出来。
1_pytorch2keras.py 将Tianxiaomo的pytorch模型导出为keras模型。
demo.py 用keras模型进行预测。
annotation/ 存放训练集、验证集的注解文件。
data/ 存放数据集物品类别名称文件（一行一个类别名称），类别名称最好不要有空格、斜杠、反斜杠，不然后面计算mAP时会报错。
images/ 用于测试的图片，放在子目录test/下。预测输出在子目录res/下。
mAP/ 对模型评估时产生的中间临时文件。
model/ 存放yolov4核心代码。
使用train.py进行训练。train.py不支持命令行参数设置使用的数据集、超参数。 而是通过修改train.py源代码来进行更换数据集、更改超参数（减少冗余代码）。 1.如果你要使用自己的数据集训练，那么请修改
train_path = 'annotation/coco2017_train.txt'
val_path = 'annotation/coco2017_val.txt'
classes_path = 'data/coco_classes.txt'
注解文件的格式如下：
xxx/xxx.jpg 18.19,6.32,424.13,421.83,20 323.86,2.65,640.0,421.94,20
xxx/xxx.jpg 48,240,195,371,11 8,12,352,498,14
# image_path x_min, y_min, x_max, y_max, class_id x_min, y_min ,..., class_id
# make sure that x_max < width and y_max < height
和YunYang1994的注解文件格式是完全一样的，这里再次致敬大佬！
2.本仓库有pattern=0、pattern=1、pattern=2这3种训练模式。 0-从头训练，1-读取model_body继续训练（包括解冻，但需要先运行1_lambda2model.py脚本取得model_body），2-读取coco预训练模型训练 你只需要修改pattern的值即可指定训练模式。 然后在这3种模式的if-else分支下，你再指定批大小batch_size、学习率lr等超参数。
3.如果你决定从头训练一个模型（即pattern=0），而且你的显卡显存比较小，比如说只有6G。 又或者说你想训练一个小模型，因为你的数据集比较小。 那么你可以设置initial_filters为一个比较小的值，比如说8。 initial_filters会影响到后面的卷积层的卷积核个数（除了最后面3个卷积层的卷积核个数不受影响）。 yolov3的initial_filters默认是32，你调小initial_filters会使得模型变小，运算量减少，适合在小数据集上训练。
训练完成后，用1_lambda2model.py将训练模型中yolov4的所有部分提取出来。 运行evaluate_kr.py对keras模型（1_lambda2model.py提取出来的模型）评估，跑完这个脚本后需要再跑mAP/main.py进行mAP的计算。
运行demo.py。
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