【yolov4】学习笔记一

想多熟悉下pytorch,因而选择了yolov4-pytorch版本来熟悉整个流程。
代码下载地址:
https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4
这位大神厉害啊，这么快就复现了,好好学习膜拜中！
yolov4.weights权重百度网盘下载地址:
https://pan.baidu.com/s/1dAGEW8cm-dqK14TbhhVetA 提取码:dm5b

下载后用pycharm打开工程。

个人更喜欢把参数写在代码中，所以将demo.py中main部分改为

if __name__ == '__main__':
    cfgfile = 'cfg/yolov4.cfg'
    weightfile = 'yolov4.weights'
    imgfile = 'data/dog.jpg'
    detect(cfgfile, weightfile, imgfile)

缺少哪个库就安装即可。

如果使用cuda,则修改demo.py中use_cuda = 1以及将utils/utils.py中第452行修改为

boxes.append(get_region_boxes1(list_boxes[i].data.cpu().numpy(), 0.6, 80, masked_anchors, len(anchor_masks[i])))

先用cpu跑一下。
运行demo.py
cpu运行结果如下:(我这电脑是真的慢。。。)

gpu下面结果为

predictions.jpg

后续会一步一步阅读该代码并分享心得。