使用的版本是AlexyAB的模型，训练完成后在darknet目录下运行下列命令行
xxx@xxx:~/darknet$ ./darknet detector map./cfg/voc.data cfg/yolov4.cfg backup/yolo-obj_last.weights
注意：其中voc.data我是修改过内容的，可以根据自己的文件夹名称替换。另外yolo-obj_last.weights是在backup目录下，名称也是实现自定义好的，根据自己的文件名进行修改，也可以使用best.weights。
运行结果图如下：
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原文链接：https://blog.csdn.net/scsym/article/details/113825432
Paper：https://arxiv.org/abs/2103.11832 Code：未开源 1.动机 在最近的文献中，RGB-D SOD方法通常将深度通道作为辅助输入通道，直接送入
两个关于yolo-fastest的资料 https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2/ https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
修改步骤 首先按照 链接进行修改mmdetection中对应文件代码，但是有可能会报下面这个错误： AssertionError: The num_classes (3) in Shared2FCBBoxHead
YOLO v4论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934 YOLO v4源码：https://github.com/AlexeyAB/darknet 给学妹写的教程，发上来
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