yolov4-tiny数字识别

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，训练yolov4-tiny进行数字识别的过程与训练yolov3-tiny类似。具体步骤如下：

1. 首先，获取已经训练好的yolov4-tiny的权重文件，可以从官方网站下载。
2. 下载darknet转换caffe的代码，这个代码可以将yolov4-tiny模型转换为caffe模型。
3. 下载用于运行caffe推理的代码。
4. 打开模型可视化工具，将yolov4-tiny的配置文件放入其中，可以查看整个模型的结构。
5. 创建一个新的文本文件，命名为yolov4-tiny.prototxt，根据可视化模型的结构逐步构建caffe版本的模型。这个模型只包含38层，与yolov4-tiny的结构相对应。
6. 根据可视化模型的参数修改caffe代码中的卷积层参数。注意，num_output对应filters，kernel_size对应size，stride对应stride，pad=(kernel_size-1)/2。
7. 对于BatchNorm层的参数use_global_stats，在训练时设为false，只对batch进行归一化；在推理时设为true，对全局数据进行归一化。由于我们不进行训练，所以都设为true。
8. 进行模型训练，使用训练数据集进行训练。
9. 测试训练好的模型，使用测试数据集进行测试。

根据引用\[3\]的内容，进行数字识别的测试命令为：./darknet detector test khadas_ai/khadas_ai.data khadas_ai/yolov3-khadas_ai_tiny.cfg_test khadas_ai/yolov3-khadas_ai_tiny_last.weights khadas_ai/test.jpg -thresh 0.1。这个命令将使用训练好的yolov4-tiny模型对一张测试图片进行数字识别，阈值设为0.1。

综上所述，要进行yolov4-tiny数字识别，需要按照上述步骤进行模型训练和测试。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【yolov4-tiny】一、darknet-＞caffe](https://blog.csdn.net/qq_37532213/article/details/114642626)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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