實際操作步驟記錄，備忘：
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1.確定分類數(shù)量，名稱
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2.獲取原始圖片，重命名為001-XXX.bmp
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3.yolov3-tiny_obj.cfg拷貝出來修改
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3.1修改batch=64,subdivisions=8。
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3.2修改classes和filters，共三處。如果檢測兩類物體，則classes=2，
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filters=(classess+5)*3=(2+5)*3=21。
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change line classes=80 to your number of objects in each of 3 [yolo]-layers:
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change [filters=255] to filters=(classes + 5)x3 in the 3 [convolutional] before each [yolo] layer
4.4 修改文件內(nèi)容
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obj.name文件：
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Type1
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Type2
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Type3
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obj.data文件：
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classes= 3
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train = data/train.txt
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valid = data/train.txt
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names = data/obj.names
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backup = backup/
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train.txt文件：
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data/img/1.JPG
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data/img/10.JPG
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。。。。。。。
5.5.使用打標軟件打標
6.6.darknet.exe detector train data/obj.data yolov3-tiny_obj.cfg yolov3-tiny.conv.15
開始訓練
部分訓練參數(shù)說明：
Region xx: cfg文件中yolo-layer的索引；
Avg IOU:當前迭代中，預(yù)測的box與標注的box的平均交并比，越大越好，期望數(shù)值為1；
Class: 標注物體的分類準確率，越大越好，期望數(shù)值為1；
obj: 越大越好，期望數(shù)值為1；
No obj: 越小越好；
.5R: 以IOU=0.5為閾值時候的recall; recall = 檢出的正樣本/實際的正樣本
0.75R: 以IOU=0.75為閾值時候的recall;
