yolov3调参以及训练时的一些坑（持续更新）

colab+yolov3的使用（2020/03/21）

训练时采用的google提供的免费的免费GPU的训练平台colab（薅资本主义的羊毛真爽），colab是一个实验性的项目平台，提供了Tesla k80的显卡，自己学习学习或者做小项目是够用的。配置colab参考的如下教程（需网上冲浪）：
https://blog.csdn.net/qq_26690795/article/details/81948526
https://blog.csdn.net/oldmao_2001/article/details/90737735

配置colab很简单，这里主要说的是colab里使用yolov3，搞了好长时间才搞出来，国内的资料本来就少结果有些人说的还是错的，最后还是google解决了问题，在colab里使用yolov3教程如下：
https://colab.research.google.com/drive/1lTGZsfMaGUpBG4inDIQwIJVW476ibXk_#scrollTo=ZreQ_407H1uw（这个是官方的，讲解的比较详细但复杂，很多操作其实不需要）
https://colab.research.google.com/drive/1XCsO_VZo7bCKv6x_QNYlOFwiuEFtwIP3#scrollTo=-liuELtLfbJc（主要参考这个，一步步跟着做是没问题的）

其实我遇到的主要是编译的问题，没有找到gpu的编译版本（其实是懒得找），直接make是怎么也通过不了的，也试了一些比如更新显卡驱动之类的方法，但都没有用，还是第二篇教程里的!sed -i 's/GPU=0/GPU=1/g' Makefile解决了问题。

配置yolov3(or tiny-yolo)config文件

刚开始主要是一些参数的功能不明确，参考了一些文章，稍微总结一下遇到的坑（配置的过程和参数的作用就自己百度吧）：

• 首先要说的是在训练是要把Testing那部分注释掉，使用默认注释的Training那部分，测试时使用Testing那部分。
• 在我的一次训练时遇到了这么一个错误
  darknet: ./src/parser.c:315: parse_yolo: Assertion `l.outputs == params.inputs’ failed.
  经过查询发现应该是config文件中filter这个参数的问题，很多教程都说每个yolo层前面的filter应该改成 ：
  filters：3*（5+len（classes））
  ，但其实应该是这样的：
  fiiter= num/3*(classes+5)
  num也是config文件里的一个参数，指的是锚点对的数目，所以如果增加锚点，也要增加num。（这里的算式不是指复制过去就完了，是需要根据实际情况算的）