关于在CrowdHuman数据集上训练DarkNet YOLOv4模型的教程：Yolov4_Crowdhuman

简介：
本教程详细介绍如何在CrowdHuman数据集上训练优化后的DarkNet YOLOv4模型，适用于对象检测研究与开发人员。 YOLOv4 CrowdHuman 教程 这是一个演示如何使用和训练YOLOv4人检测器的教程。 目录： 设置：如果您打算在服务器上进行模型训练，您可以跳过本节并直接进入下一部分；否则，在本地运行训练需要一台具备良好GPU性能的x86_64 PC。例如，我主要用台式机来测试此存储库中的代码： - NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti - Ubuntu 18.04.5 LTS (x86_64) - CUDA 10.2 - cuDNN 8.0.1 此外，您需要在本地PC上正确安装OpenCV（包括python3的“cv2”模块），因为数据准备代码和“darknet”都需要它。 准备训练数据：对于在本地PC上的训练，我使用了608x608分辨率下的yolov4模型作为示例。请注意，在本教程中只用到了python3（可能不支持python2）。请按照以下步骤来准备训练数据。