yolov4-pytorch训练模型流程

1：下载labelimg软件 对要训练的图片进行标定生成XML 主意文件名最好重命名为序列

2：修改voc——annotation.py文件中分类的种类 classes=[]

3：使用voc2yolo4.py文件生成train.txt

4:train.py 需要修改的:

          (1)input_shape=[416,416] 如果现存够大可以608,608

          (2)consine_lr余弦退火衰减开关

        （3）mosaic 马赛克增强

        （4）cuda 是否开启CUDA GPU

        （5）smouth——labe原话 0.01 0.001

          （6）classes_paty=训练的类的名字的文件 

            (7)model_path 训练用权重模块

5：train.py开始训练

6:YOLO.py  修改model_path,model_image_size 与classes_path指向的train.py中设置的classes_path,input_shap的参数和生成的pth文件对应 

 

 

打包 安装pyinstaller（打包工具）
pip install pyinstaller

执行下面命令打包：
pyinstaller -F   XXXX.py

现阶段暂时打包不能用 因为有些资源无法被引入