github位址
longcw版本**
得到如下輸出：
dog: 0.990524在pytorch-yolo2-master檔案下新建vocdevkit資料夾：
vocdevkit
|voc2007
|annotations
|imagesets
|jpegimages
|lables
$ wget
這一步會在pytorch-yolo2-master中生成2007_test.txt等檔案 py
thon
vocl
abel
.py這
一步會將
2007te
st.t
xt等文
件合併成
voct
rain
.txt
cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_*.txt > voc_train.txt
根據data/voc.names生成自己的資料集的your.names
在cfg/voc.data中將names = data/voc.names換成names = data/your.names
train = train.txt
valid = 2007_test.txt
names = data/voc.names
backup = backup
gpus = 0,1,2,3 ###可以設定gpu
cfg/yolo-voc.cfg中是網路的執行引數，以及網路結構檔案:
可以新建cfg/gesture.cfg，最後面的：classes=20修改為自己的類別數
wget
python train.py cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg darknet19_448.conv.23
跑到一半loss突然跑飛了，那就說明學習率設定的太大了，可以慢慢調小。
最好也使用warm up，也就是一開始使用很小的學習率：
base_lr: 0.001
step: -1, 500,20000,40000
scales=0.1,10,.1,.1
則前500次迭代會使用0.0001的學習率，之後才變回0.001的學習率。
初步猜想：直接將region_loss.py中中對分類的損失從nn.crossentropyloss換成focal_loss
正在調集成適的學習率
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