yolov4-tiny如何训练自己数据集

训练YOLOv4-tiny的步骤如下：

1. 准备数据集：将自己的图片和标注文件转换为YOLOv4-tiny所需的格式（.txt或.json）。

2. 配置YOLOv4-tiny的配置文件：首先，将YOLOv4-tiny的配置文件复制一份，并命名为自己的配置文件。然后修改配置文件中的相关参数，例如类别数、anchors等。

3. 下载预训练模型：从Darknet官网下载YOLOv4-tiny的预训练权重文件。

4. 训练模型：使用命令行运行训练脚本，例如：

   ./darknet detector train <path to data> <path to config> <path to pre-trained weights>

其中，`<path to data>`指的是数据集的配置文件路径，`<path to config>`指的是YOLOv4-tiny的配置文件路径，`<path to pre-trained weights>`是预训练权重文件的路径。

5. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型的性能。

6. 优化模型：根据测试结果，对模型进行调整和优化，例如修改参数、增加训练数据等。

7. 导出模型：训练完成后，导出模型文件以供使用。

注意：由于YOLOv4-tiny是一种比较轻量级的模型，训练时间相对较短，但是需要注意数据集的质量和数量对模型训练效果的影响。