yOLOv4训练步骤
时间: 2025-03-10 22:10:24 浏览: 43
### YOLOv4 训练教程步骤详解
对于YOLOv4的训练,虽然提供的参考资料主要集中在YOLOv5上,但是两者之间存在许多相似之处。下面将基于已有的知识以及所提供的有关YOLOv5的信息来描述YOLOv4的训练流程。
#### 环境搭建
要开始YOLOv4的训练,首先需要准备好运行环境。这通常涉及到安装Python及其版本兼容性的确认,同时还需要安装CUDA、cuDNN等用于加速GPU计算的相关库[^1]。此外,还需克隆Darknet仓库——这是YOLO系列算法的基础框架,并编译该代码库以便后续操作。
#### 数据集准备
数据集是任何机器学习项目的基石,在此阶段需收集并整理好待使用的图像资料。每张图片都应配有对应的标签文件,采用YOLO格式保存边界框坐标与类别编号。确保所有训练样本遵循统一标准有助于提高最终模型性能。具体来说,应当创建`train.txt`和`test.txt`两个列表文件,分别记录参与训练集和验证集中各图路径;另外还要编写`.data`配置文档指明各类别名称及上述两份清单的位置[^5]。
#### 配置修改
针对特定应用场景下的需求定制化调整预设参数至关重要。打开YOLOv4默认配置模板(`yolov4.cfg`)之后,可根据实际情况更改如下选项:
- **batch** 和 **subdivisions**: 控制每次迭代处理的数据量大小;
- **width**, **height**: 设定输入网络层尺寸规格,默认情况下为608×608像素;
- **max_batches**: 总共执行的最大批次数目;
- **steps**: 学习率衰减节点位置设定;
- **classes**: 自定义分类数目声明;
- **filters=(num_classes + 5)*3**: 输出通道数目的计算方式。
以上各项均会影响整个训练过程的表现效果,请谨慎斟酌后再做决定[^2]。
#### 开始训练
当一切准备工作就绪后就可以启动正式训练环节了。利用命令行工具进入darknet目录下并通过指定参数调用相应脚本即可实现自动化批量运算。期间可能会遇到诸如内存不足等问题,则可通过适当降低批次规模或者启用混合精度模式加以解决。值得注意的是如果中途意外中断也不必担心前功尽弃,因为只要妥善保管权重备份就能随时恢复进度继续前进[^3]。
#### 测试评估
经过多轮次优化改进后的模型已经具备了一定程度上的泛化能力,此时不妨选取部分未曾见过的新样本来检验实际成效如何。借助于预先构建好的API接口函数很容易获取预测结果可视化展示界面,进而直观感受其准确性高低差异所在。与此同时还可以统计一些量化指标比如mAP(mean Average Precision)作为衡量依据之一[^4]。
```bash
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -dont_show
```
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