此为YoloV4-keras源代码，适用于训练个性化模型

YOLOV4：您只看一次目标检测模型在Keras当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 VOC07 ​​+ 12 +可可 VOC-Test07 416x416 -- 88.9 2017年COCO火车 COCO-Val2017 416x416 46.4 70.5 实现的内容 主干特征提取网络：DarkNet53 => CSPDarkNet53 特征金字塔：SPP，PAN 训练用到的小技巧：马赛克数据增强，标签平滑平滑，CIOU，学习率余弦逐步衰减 激活函数：使用Mish激活函数 ……巴拉布拉 所需环境 张量流gpu == 1.13.1 keras == 2.1.