第一弹，简单的训练，雏形
update time —— 2020-09-29 14:46
目前通过 yolov3 来训练，总共手工标注样本：106张
训练模型结果：
| Total_Loss | Validation_Loss |
|---|---|
| 9.8386 | 6.0645 |
目前不满是：这个预测框有点大，还需要继续优化一下。优化的结果在下面第二弹有说明原因，在批注部分。
第二弹，本次增加样本数，最后为171张手工标记的样本；同是增加了可视化的loss过程/结果
注：然后使用别的大佬的聚类，自动求算先验框的数据，并且预测框的结果，不做修改，预测的位置是什么就是什么，前面第一弹的时候，是有修改的(预测结果的四条边都往外移动了，即预测框变大了，这就是前面第一弹结果看起来，不是很精准的原因。)
update time —— 2020-10-07 20:31
- 下面这幅图是：总览图，每个迭代的loss值；训练的loss值；以及最后的验证的loss值
注：左边的smoothing平滑程度没设置，所以你看起来，loss值的变化不是很好看，但是请你继续往下看，下面可以看出来是收敛的。
2.下面三幅图，设置了一定的平滑程度整个训练的结果算是收敛的
看看两张预测结果：
小结
- 第一弹训练使用的是yolov3结构，输入是：N张的三通道、416*416的图片；迭代一百次
- 第二弹训练使用的是yolov4结构，输入同是：N张的三通道、416*416的图片；迭代一百次