yolov4的训练权重可以用在yolov3-tiny里吗

不可以直接使用，因为 YOLOv4 与 YOLOv3-tiny 的网络结构不同。YOLOv4 采用了更深的网络结构和更多的特征层，而 YOLOv3-tiny 则采用了较浅的网络结构和较少的特征层。因此，它们的训练权重是不兼容的。

如果你想在 YOLOv3-tiny 上使用预训练的权重，你需要先将 YOLOv4 的权重转换为 YOLOv3-tiny 的格式。这个过程可能比较复杂，需要对两种网络结构有一定的了解，并且需要使用相应的工具进行转换。最好的方法是使用 YOLOv3-tiny 相应的预训练权重，或者重新训练一个适合 YOLOv3-tiny 的模型。

相关问题

yolov3-tiny训练

训练yolov3-tiny的过程与yolov3的训练过程相似。首先，你需要获取已经训练好的yolov3-tiny的权重文件，可以通过以下命令下载：wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights \[1\]。接下来，你需要获取卷积层的权重文件，用于训练自己的数据。可以使用以下命令获取卷积层的权重文件：./darknet partial cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.conv.15 15 \[3\]。最后，你可以开始训练yolov3-tiny模型，使用以下命令：./darknet detector train khadas_ai/khadas_ai.data khadas_ai/yolov3-khadas_ai_tiny.cfg_train yolov3-tiny.conv.15 -dont_show \[2\]。这样，你就可以开始训练yolov3-tiny模型了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [零基础入门darknet-YOLO3或YOLOv3-Tiny模型训练](https://blog.csdn.net/hlm15/article/details/119344624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolov3-tiny训练自己

的数据集教程

本教程将指导您如何使用YOLOv3-tiny网络在自己的数据集上进行训练。

1. 准备数据集

首先，您需要准备自己的数据集。数据集应包含图像文件和相应的注释文件，注释文件应为XML或TXT格式。注释文件应包含图像中每个对象的边界框坐标和类别标签。

建议使用Pascal VOC格式，因为它是YOLOv3-tiny训练所需的格式。如果您使用的是不同格式，请将其转换为Pascal VOC格式。

2. 下载YOLOv3-tiny训练所需的代码和权重文件

您需要下载YOLOv3-tiny的源代码和预训练的权重文件。您可以从GitHub上的darknet仓库中获取源代码，从YOLO官方网站上获取权重文件。

3. 修改配置文件

您需要修改YOLOv3-tiny的配置文件来适应自己的数据集。配置文件位于darknet/cfg目录中，名为yolov3-tiny.cfg。

您需要修改以下配置项：

- batch：批次大小。建议使用64。
- subdivisions：每批次的分区数。建议使用16。
- classes：分类数。与您的数据集中的类别数相同。
- filters：卷积层滤波器数。请参考下面的公式计算：filters = (classes + 5) * 3。
- random：随机种子。建议使用不同于默认值的整数。

4. 将数据集划分为训练集和验证集

您需要将数据集划分为训练集和验证集。建议将80％的数据用于训练，20％的数据用于验证。

您可以使用train.txt文件和val.txt文件分别列出训练集和验证集中的图像文件路径。您可以使用以下命令生成这些文件：

$ ls /path/to/images/*.jpg > train.txt
$ ls /path/to/images/*.jpg > val.txt

5. 生成标签文件

您需要生成标签文件，该文件列出数据集中的所有类别标签。您可以使用以下命令生成标签文件：

$ echo "class1" > classes.txt
$ echo "class2" >> classes.txt
$ echo "class3" >> classes.txt

6. 编译darknet

您需要编译darknet以进行训练。在darknet目录中，运行以下命令：

$ make

7. 开始训练

您可以使用以下命令开始训练：

$ ./darknet detector train /path/to/config/file /path/to/weights/file -map

示例：

$ ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights -map

训练期间，您可以使用以下命令来检查模型的性能：

$ ./darknet detector map /path/to/config/file /path/to/weights/file

示例：

$ ./darknet detector map cfg/voc.data backup/yolov3-tiny_1000.weights

8. 测试模型

训练完成后，您可以使用以下命令测试模型：

$ ./darknet detector test /path/to/config/file /path/to/weights/file /path/to/image

示例：

$ ./darknet detector test cfg/voc.data backup/yolov3-tiny_1000.weights data/test.jpg

9. 识别视频

您可以使用以下命令在视频中运行模型：

$ ./darknet detector demo /path/to/config/file /path/to/weights/file /path/to/video

示例：

$ ./darknet detector demo cfg/voc.data backup/yolov3-tiny_1000.weights data/test.mp4

这就是YOLOv3-tiny训练自己的数据集的全部过程。祝你好运！