權重：
提取碼: drpa
以下是 我自己的全部**，僅供參考。
第二步：環境配置
由於模型比較新，github上顯示2020.11.16日，因此建議使用python3.7 、pytorch>1.6, 更好的建議是建個虛擬環境執行保障不同環境之間隔離實現**執行安全。相關命令如下：
conda create -n p7 python=3.7
source activate p7
pip install -r requirements.txt
(如果出現報錯可能是網路原因，修改pip源為清華或者豆瓣)
第三步：定義自己的資料集
首先採用完善的voc格式的資料集
mkdir images資料夾
cp -r jpegimages images
修改voc_txt.py裡面的路徑生成imagesets： train、test、val 等資料夾路徑檔案
修改voc_labels.py裡面路徑生成data：2020_train、2020_test、2020_val的txt檔案
修改coco.names 類別為自己的類別
修改coco.yaml的datasets自己檔案的路徑、nc為自己類別、cls names為自己類別名稱
第四步：在model資料夾下
修改yolov4-csp.cfg中的filters=3*（cls+5）
修改classes為自己的類別數
cd mish-cuda
python setup.py install
（這裡如果出現問題需要先配置好pytorch就行）
第六步：修改train.py檔案中的370行
修改372行、 傳入的初始化引數 default=『weihgts/yolov4-csp.weights』 遷移學習的權重檔案
修改374行、 傳入的初始化引數 default=』『models/yolov4-csp.cfg』』
修改376行、 傳入的初始化引數 default=『data/coco.yaml』
修改378行、 傳入的初始化引數 default=1000 epoch輪次
修改380行、 傳入的初始化引數 default=12 batch批次
修改393行、 傳入的初始化引數 default=『0』 這個為呼叫第一塊顯示卡，cpu的直接寫cpu
訓練過程遠端使用shell命令時候要對utils裡面的general檔案中的視覺化過程1143、1209、1210、1236、1237、1238行注釋，理由遠端會啟動tensorborard監控訓練中斷。方便除錯。
第七步：測試與結果分析
準確率確實不錯，專門用了很少的資料測試一下。
第八步：分布式訓練測試
這個時間不夠用了暫時沒搞，最近搞晶元加速。如果有興趣可以互相學習交流實現。
實訓小結（4）
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蘇嵌實訓4
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