重拾darknet

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啊啊啊

一晚上没睡觉气死我了，工作室破事真多，要不是要冲业绩我肯定不干啊。

2202年暑假打比赛的时候训练的凤梨识别。

开整

准备数据集

提前标注好了，开扌……

第一次训练

满怀期待调好了配置开始训练，loss直线下降，我还以为整挺好呢，结果我忘记处理数据集的ImageSets和lables了，全忘了。

那么翻出第一次用时找了半天的voc_label.py，冲一个。

第二次训练

看起来一片大好，忘记在train.names把菠萝头改成电池了，只得重做。

第三次训练

奶奶滴！跟我玩阴的是吧！这正确率真的太低了T_T

那么吧batch从之前的32改为64，图片尺寸如果翻倍成512显存会满，所以就搞了个350，虽说很难看的数字，不过不也是很工整么。

# Training
batch = 64
width = 350
height = 350

第四次训练

轻轻松松，简简单单！

总结

困死我了，净浪费我时间，我作业还没写呢！！！