前言
本博客为学习之用，为博主在研究生期间学习目标检测初期，了解目标检测的学习记录。
1.自己制作了一个只有行人和车辆的数据库
链接：https://pan.baidu.com/s/1gR5GFd0KjeYlCljmsTRI3w
提取码：lxj6
2.在YOLOv3和YOLOv4上进行了对比
YOLOv3
YOLOv3是学习目标检测的基础，学习的教程有很多，关于理论和代码编写都是需要我们掌握的。对于初学者可能需要掌握一些卷积神经网络的基础，了解一下卷积运算就可以。
理论方面：可以观看吴恩达老师的讲解视频，目标检测|YOLO，我在看视频期间也记录了一些博客，可以在我的文章里找，写的比较粗糙，还是自己看看视频比较好。
代码方面：如果你想用YOLOv3搭建一个自己的项目，可以按照这个博客进行修改，基于YOLOv3的目标检测分类，博客中有一个yolo.weight.h5文件可以在后面的链接中下载，这个博客写的很细致，包括了数据集的制作，代码的修改和mAP的计算。
YOLOv4
YOLOv4在v3的基础上继续了很多改进，想要彻底的了解它的理论知识，还是看视频来的快一些。当然。英语好一些的话还是建议看原版的论文（也放在链接里）视频链接
视频里对理论和代码都有所讲解，如果想做到预测自己的数据集得出YOLOv3一样的结果和mAP值。可以自行根据上面YOLOv3博客中进行修改相应文件，我就只把我写的生成result文件的代码放到链接里吧。
链接：https://pan.baidu.com/s/15hWMpVTm-VL16sxZHPO8kw
提取码：lxj8