请问支持yolov4训练吗

[CNSTJiatongLee]

我下载了官方的yolov4.weight权重，训练时报错assert ptr == len(weights)

[Yipzcc]

同样的问题

[zbyuan]

在https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning/blob/master/models.py#L351 添加 or os.path.basename(file) == 'yolov4.weights' 即可

[sky186]

@zbyuan 你好，我用的是昵最新更新的代码 1、我现在用 yolov4 下载的权重，进行手部数据训练，但是 map 一直是0，几十个epoch,都是这一样，我不知道为什么 python3.6 train.py --cfg cfg/yolov4.cfg --data data/oxfordhand.data --weights weights/yolov4.weights --batch-size 16 --epochs 100

2、然后层yolov4 层剪枝，model.py 57 行 filters = sum([output_filters[i + 1 if i > 0 else i] for i in layers]) 索引越界 python3.6 layer_channel_prune.py --cfg cfg/yolov4.cfg --data dat a/oxfordhand.data --weights yolo4_best.pt --global_percent 0.8 --layer_keep 0.01 --shortcuts 16

[zbyuan]

1、 你试试你自己的数据怎么样，建议使用V3 2、 --weights yolo4_best.pt 这里用last.pt

[sky186]

@zbyuan 1、 v4 是哪里有可能有点问题吗？我现在需要尝试压缩 yolo4 的模型，

[zbyuan]

U版本的YOLOV4在论文中的部分功能没有

[sky186]

@zbyuan 谢谢你的回复 但是我要详细问下这个问题，现在您的工程是U版本的yolov4 ，训练加载的是官方的darknet 模型和权重文件 yolov4.cfg ，yolov4.weights, 那么部分功能，主要是在 model.py 这边缺少一部分信息？ 还是其他方面的改进，例如损失函数，数据处理 或者论文中其他优化技巧，缺少一些实现？

[zbyuan]

比方说设置的参数不同 如果你仔细研读u代码 在损函的实现方式跟源码的还有差距 还有其他的地方 。。。

[yishunzhijian]

@zbyuan 谢谢你的回复 但是我要详细问下这个问题，现在您的工程是U版本的yolov4 ，训练加载的是官方的darknet 模型和权重文件 yolov4.cfg ，yolov4.weights, 那么部分功能，主要是在 model.py 这边缺少一部分信息？ 还是其他方面的改进，例如损失函数，数据处理 或者论文中其他优化技巧，缺少一些实现？

请问yolov4剪枝成功了吗？

[zbyuan]

可以的

[yishunzhijian]

可以的

请问你是用u版的yolov4训练，然后剪枝的嘛？效果怎么样 我用你这个训练yolov4 map上升特别慢，远远低于darknet版的速度

[zbyuan]

可以的

请问你是用u版的yolov4训练，然后剪枝的嘛？效果怎么样 我用你这个训练yolov4 map上升特别慢，远远超过darknet版的速度 恩 是的？效果还可以 一个是c代码一个是pytorch版本的 这个正常 其二者在实现的方式略有不同

[yishunzhijian]

可以的

请问你是用u版的yolov4训练，然后剪枝的嘛？效果怎么样 我用你这个训练yolov4 map上升特别慢，远远超过darknet版的速度 恩 是的？效果还可以 一个是c代码一个是pytorch版本的 这个正常 其二者在实现的方式略有不同

我看前面说u版的yolov4功能比darknet的少，所以精度应该也不如darknet版吧 我尝试用darknet版训练好的权重进行稀疏训练，进行300epoch，然后剪枝，map是0.几，效果很差，我训练的是10个类别的自建数据集。

[zbyuan]

恩 是有差别 稀疏化训练mAP指标会降低 剪枝后微调可以上去

[yishunzhijian]

恩 是有差别 稀疏化训练mAP指标会降低 剪枝后微调可以上去

但是0.几有点离谱，微调也调不上去 我这个类别有点多，稀疏训练s值和epoch设置多少合适呢 我用u版的yolov4训练尝试一下

[zbyuan]

恩 是有差别 稀疏化训练mAP指标会降低 剪枝后微调可以上去

但是0.几有点离谱，微调也调不上去 我这个类别有点多，稀疏训练s值和epoch设置多少合适呢 我用u版的yolov4训练尝试一下

稀疏化比例按照你的数据来 这个不好恒定 epoch的设置也是根据你的数据来的 还有不明白可以加群问下

[yishunzhijian]

恩 是有差别 稀疏化训练mAP指标会降低 剪枝后微调可以上去

但是0.几有点离谱，微调也调不上去 我这个类别有点多，稀疏训练s值和epoch设置多少合适呢 我用u版的yolov4训练尝试一下

稀疏化比例按照你的数据来 这个不好恒定 epoch的设置也是根据你的数据来的 还有不明白可以加群问下

请问你用yolov4训练，微调后map值恢复到之前的水平了嘛？

[sticktotheend]

@zbyuan 您好，请问使用yolov4-tiny模型，需要修改哪些部分呢？我刚接触这方面的学习，希望您不吝赐教。