pytorch上yolov4-tiny如何训练自己数据集

要在PyTorch上训练自己的数据集，需要执行以下步骤：

1. 准备数据集：将自己的数据集转换成YOLOv4-Tiny的格式，包括标注文件和图像文件。

2. 下载YOLOv4-Tiny权重文件：可以从GitHub上下载预训练权重文件。

3. 修改配置文件：在YOLOv4-Tiny的配置文件中，修改类别数、训练集、测试集路径等参数。

4. 训练模型：在终端中执行训练命令，例如：

python train.py --batch-size 16 --epochs 100 --data custom_data.yaml --cfg yolov4-tiny-custom.cfg --weights yolov4-tiny.weights --name custom_yolov4-tiny

其中，`--batch-size`是每个批次的图像数量，`--epochs`是训练的轮数，`--data`是自定义的数据集配置文件，`--cfg`是自定义的模型配置文件，`--weights`是YOLOv4-Tiny的预训练权重文件，`--name`是自定义的模型名称。

5. 测试模型：在终端中执行测试命令，例如：

python detect.py --source test_image.jpg --weights custom_yolov4-tiny.pt --cfg yolov4-tiny-custom.cfg --names custom_class.names

其中，`--source`是测试图像的路径，`--weights`是训练后的模型权重文件，`--cfg`是自定义的模型配置文件，`--names`是自定义的类别名称文件。

6. 调整模型：根据测试结果，调整模型的参数、结构等，重新训练模型，直到满意为止。

注意：训练和测试时需要在GPU上运行，可以通过`--device`指定GPU编号。