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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
Keras版YOLOv3: https://github.com/miemie2013/Keras-DIOU-YOLOv3
Pytorch版YOLOv3：https://github.com/miemie2013/Pytorch-DIOU-YOLOv3
PaddlePaddle版YOLOv3：https://github.com/miemie2013/Paddle-DIOU-YOLOv3
PaddlePaddle完美复刻版版yolact: https://github.com/miemie2013/PaddlePaddle_yolact
yolov3魔改成yolact: https://github.com/miemie2013/yolact
Keras版YOLOv4: https://github.com/miemie2013/Keras-YOLOv4
Pytorch版YOLOv4: 制作中
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。
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step00070000.h5，用6G的卡训练，冻结了conv2d_86之前的层，训练了70000步，
链接：https://pan.baidu.com/s/17R9pmdsxLo2cx-0M-EVfyg 提取码：ib2u
下载好之后，运行eval.py得到该模型的mAP（input_shape = (608, 608)，分数阈值=0.001，nms阈值=0.45的情况下）：
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.373
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.605
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.394
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.212
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.406
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.508
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.296
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.475
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.509
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.334
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.548
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.639
追求更高的精度，你需要把冻结层的代码删除，也就是train.py中ly.trainable = False那一部分。但是需要你有一块高显存的显卡。
下载我从Tianxiaomo的仓库保存下来的pytorch模型yolov4.pt 链接：https://pan.baidu.com/s/152poRrQW9Na_C8rkhNEh3g 提取码：09ou
将它放在项目根目录下。然后运行1_pytorch2keras.py得到一个yolov4.h5，它也位于根目录下。 运行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）。
数据集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
或者你不下载yolov4.pt，而是下载上面提到的训练不充分的step00070000.h5继续训练也可以。 追求更高的精度，你需要把冻结层的代码删除，也就是train.py中ly.trainable = False那一部分。但是需要你有一块高显存的显卡。 训练时默认每5000步计算一次验证集的mAP。
训练时默认每5000步计算一次验证集的mAP。或者运行eval.py评估指定模型的mAP。该mAP是val集的结果。
运行test_dev.py。 运行完之后，进入results目录，把bbox_detections.json压缩成bbox_detections.zip，提交到 https://competitions.codalab.org/competitions/20794#participate 获得bbox mAP.
上述step00070000.h5在test集的mAP是（input_shape = (608, 608)，分数阈值=0.001，nms阈值=0.45的情况下）
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.340
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.554
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.362
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.171
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.360
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.445
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.280
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.445
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.473
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.284
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.503
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.591
该mAP是test集的结果，也就是大部分检测算法论文的标准指标。据我观察test集的mAP和val集的mAP是差不多的。
运行demo.py。
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可联系微信wer186259
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