PyTorch下的Yolov4-Tiny实现
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简介：
本项目在PyTorch框架下实现了轻量级目标检测模型Yolov4-Tiny，适用于资源受限的环境，提供高效的物体识别和定位能力。
yolov4-tinypytorch的实现需要遵循yolov4-tiny的要求。所需库包括：torch、torchvision、opencv-python、Pillow、matplotlib和tqdm。
训练数据集应按照coco2017的数据格式存放，具体结构如下：
```
coco
├── labels/
│ ├── train2017/
│ │ └── 0001.txt (classes cx cy w h)
│ └── val2017/
└── images/
├── train2017/
│ └── 0001.jpg
└── val2017/
```
设置数据集时，需要修改config.py文件中的train_datasets_images_path和train_datasets_labels路径。
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