text:  - 环境：
  
      | python版本  |  pytorch版本 |
      | ----------- | ----------   |
      |  3.5  | 0.3.0   |
  
   - 说明：
  
     1、基本实现参考： [pytorchYOLOv1master][1]
  
     2、仅重构代码，并未提升效果
  
     3、 测试时，在VOC2012训练集上loss为0.1左右，在VOC2007测试集上loss基本降低   很少。怀疑过拟合。
     
     4、运行main.py请确保启动可视化工具visdom
  
   - 当前工作：
     
     1、~~训练完，可视化测试图像和loss等~~
  
     2、~~将训练好的模型放到这里~~
     
     3、~~准备添加注释，以便理解~~
     
     4、尝试优化网络模型，提高mAP
     
   - 改进方向：
  
     1、更改学习率
  
     2、~~调整网络结构（参考版本为vgg16，试试残差）~~
  
     3、~~更改优化器从SGD到Adam~~
    
  
  - 下载网络模型：
  
    1、在VOC2007测试集上验证的效果最好的一个网络模型（[百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1HCO24KGqjJw01raiCB7f2A)）
  
    2、保存的最后一个网络模型 （[百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1HKY7qGgK7i3Fv_ks9ldflw)）
  
  - 效果:
  
     验证集:voc2012训练集
     
     模型:在VOC2007测试集上验证的效果最好的一个网络模型
  
  
  <div align="center">
  <img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/60726940.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" >
  </div>
  
  
  ### loss趋势
  
  <div align="center"> 
  
  | epoch | VOC2007测试集的loss |
  |-------|---------------------|
  | 0     | 5.806424896178707   |
  | 1     | 5.855176733386132   |
  | 2     | 5.9203009036279495  |
  | ...   | ...                 |
  | 118   | 5.187265388427242   |
  | 119   | 5.190768877152474   |
  
  </div>
  
  
  <div align="center">
  <img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/15532458.jpg" width="500px" height="300px" alt="图片说明" >
  </div>
  <h4 align="center">注：蓝线为在VOC2012训练集上的loss，黄线为 VOC2007测试集的loss</h4>
   
   
  ### 网络表现
  
  - 最后保存的模型 在VOC2007验证集的表现
  <div align="center">
  <img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/60783746.jpg" width="300px" height="300px" alt="图片说明" ><img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/77507684.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" > 
  </div>
  <div align="center">
  <img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/67512569.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" ><img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/71549266.jpg"  width="300px"  height="300px" alt="图片说明" > 
  </div>
  <div align="center">
  <img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/62106896.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" ><img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/409753.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" > 
  </div>
  
  
  - 最后保存的模型 在VOC2012训练集的表现（可能过拟合，在训练集表现优秀）
  
  <div align="center">
  <img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/10450103.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" ><img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/91121778.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" > 
  </div>
  <div align="center">
  <img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/4137984.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" > 
  <img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/77285051.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" > 
  </div>
  <div align="center">
  <img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/25022049.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" ><img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/49753476.jpg" width="300px"  height="300px" alt="图片说明" > 
  </div>
  
  
  #  以下为本人新增内容
  
  - 新增内容：
  
     新增Resnet152网络来替换原作者的VGG16。（代码包括main_resnet.py 、models/resnet.py ）
     
  - 实现细节：
  
     仅仅将Resnet152网络的最后一层全连接层的输出改为1470，再改变形状为7x7x30。
     
  - 效果：
  
    极其不好，猜测原因为Resnet152网络是用来分类，将其直接用于回归导致效果不好。
  
  - loss图：
  
  | Resnet152+Ada优化器   | Resnet152+SGD优化器 |
  | --- | ------------------ |
  | 见左下 | 见右下  |
  
  <div align="center">
  <img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/94530436.jpg"width="400px"  height="300px" alt="图片说明" ><img src="https://github.com/bobo0810/imageRepo/blob/master/img/24366463.jpg" width="400px" height="300px" alt="图片说明" > 
  </div>
  
   - 优化建议：
     
     1、~~使用Resnet50,网络最后处理参考原文VGG16处理试试~~
     
     2、Resnet50去掉最后一层，加入类似VGG16的两层全连接层+Drop等 。loss仍降不下去，该项目以后不再提供提升效果的内容。
  
  
   - 特别鸣谢：
   
      xiongzihua：[原作者][2]
      
      朱辉师兄：抽空帮我理清思路，讲清代码
  
     
  
  
    [1]: https://github.com/xiongzihua/pytorch-YOLO-v1
    [2]: https://github.com/xiongzihua/pytorch-YOLO-v1