YOLO3网络配置与训练

环境：

• pop_os(ubuntu18)
• cuda9
• opencv3.2
• GTX1070

darknet框架

官方网站：https://pjreddie.com/darknet/

编译框架可能要根据自己的需要更改Makefile（我就根据我自己的情况更改了链接路径，因为我的opencv和cuda安装路径有点不一样）

yolov3-voc网络训练

参考博客：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/81389571

关于yolov3-voc.cfg的配置:https://blog.csdn.net/lilai619/article/details/79695109

说明：

1. 冲量和学习率就按照0.9 和0.001就好了不需要修改
2. Region 82/Region 94/Region106 这3个方向只要不是全部nan就可以，没问题
3. 训练信息输出，有一行跟上面不一样的，最开始的是iteration次数，然后是train loss，然后是avg train loss， 然后是学习率， 然后是一batch的处理时间， 然后是已经一共处理了多少张图片。 重点关注 train loss 和avg train loss。
4. 前100次迭代可能会有loss增大的现象。当然各个时候都会有loss变大的现象，原因是加了冲量，不要急，最后会降低的。
5. 如果训练途中爆显存了，就把random关掉，设置为0。这样显存就一直在4G左右不会往上涨

标签：显存,loss,训练,网络,然后,train,https,YOLO3
来源： https://www.cnblogs.com/kidtic/p/14223693.html