yolov3和yolov3tiny两个模型训练同一个数据集，mAP相差多少比较合适

如果YOLOv3和YOLOv3-tiny训练的是同一个数据集，并且使用相同的训练策略和参数设置，那么它们的性能差异会比较明显。一般来说，如果两个模型的mAP相差在5%以内，可以认为它们的性能相差不太明显；而如果相差在10%以上，就可以认为它们的性能差异比较明显。需要注意的是，这里的mAP指的是在同一个数据集上计算得到的结果，而不是不同数据集之间的比较。因此，对于同一个数据集，两个模型的mAP相差多少比较合适，需要根据具体情况进行判断。

相关问题

yolov3和yolov3tiny两个模型相差多少合适

YOLOv3和YOLOv3-tiny是两个不同的目标检测模型，它们的网络结构和参数量都不同，因此它们的性能表现也有所不同。在一些较为简单的目标检测任务中，YOLOv3-tiny可能已经可以取得比较好的效果，而在一些复杂的场景中，YOLOv3可能会更加适合。因此，对于两个模型相差多少才是合适，也需要根据具体的任务和数据集来判断。一般来说，如果两个模型的性能相差在5%以内，可以认为它们的性能差异不太明显；而如果相差在10%以上，就可以认为它们的性能差异比较明显。

yolov3tiny训练自己的数据集

### 使用YOLOv3-tiny进行自定义数据集目标检测训练

#### 准备工作

为了准备使用YOLOv3-tiny模型来训练自定义数据集，需先修改`Makefile`配置文件以便支持GPU加速[^1]。这一步骤对于提高训练速度至关重要。

sed -i 's/GPU=0/GPU=1/' Makefile
sed -i 's/CUDNN=0/CUDNN=1/' Makefile
make

#### 下载预训练权重

获取预训练的YOLOv3-tiny权重有助于加快收敛并提升最终效果。通过下面命令可下载官方提供的预训练模型：

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

此操作能够显著减少从头开始训练所需的时间和资源消耗[^3]。

#### 数据标注与整理

创建适合YOLO格式的数据集是成功的关键之一。每张图片应对应一个`.txt`标签文件，其中记录着物体类别编号及其边界框位置信息（相对坐标形式），具体结构如下所示：

<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>
...

这些数值范围应在(0, 1)之间表示相对于整幅图的比例值。

#### 配置文件调整

编写或编辑相应的`.data`文件用于指定各类路径参数；同时也要相应地调整`.cfg`配置文档中的超参设定以适应新的任务需求。例如设置最大迭代次数、学习率衰减策略等重要选项。

#### 开始训练过程

当一切就绪之后就可以启动实际的训练流程了。利用Darknet自带脚本运行训练命令：

./darknet detector train custom_data/coco.data custom_cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights -dont_show

上述指令会读取之前准备好的各项资料，并基于给定初始权值继续优化直至满足停止条件为止。

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