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　　从今年 4 月 YOLOv4 发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是：「有没有同学复现 YOLOv4 的， 可以交流一下么」。由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程，光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本，但不少项目只给了代码，并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。

　　需要注意的是：安装脚本已在 Ubuntu 18.04 和 Window 10 系统上进行过测试。如果出现问题，请查看详细的安装说明：。

　　3）在根目录下创建 weight 文件夹，将下载好的权重文件放到 weight / 目录下。

　　1）将自定义数据集的图片放入 JPEGImages 文件夹，将注释文件放入 Annotations 文件夹。

　　在AWS推出的白皮书《进入专用数据库时代》中，介绍了8种数据库类型：关系、键值、文档、内存中、关系图、时间序列、分类账、领域宽列，并逐一分析了每种类型的优势、挑战与主要使用案例。

　　原标题：《PyTorch版YOLOv4更新了，不仅适用于自定义数据集，还集成了注意力和MobileNet》

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