看作者github更新了YOLO2程式碼，加入了groups機制，加了LSTM功能。要實現基於MobileNet的YOLO2，根據之前基於darknet的YOLO2版本可以簡單修改。幾個修改的地方：

1、部分原始檔中net定義變為指標。比如parser.c檔案。一一修改。

2、在data.c中執行緒程式碼段，有些產生隨機數的程式碼需要修改，否則訓練會一直跑同一張影象。比如

rand()%m，用沒有groups版本的替換即可。

3、一些函式引數數量改變，需要新增。

4、darknet.h前面加上定義：

#if (defined(WIN32) || defined(WIN64)) && !defined(__cplusplus)  
#define inline __inline  
#endif  
 

其他零零散散修改，剩下就是寫MobileNet的網路結構檔案，可以參考宋木，訓練正常，但是感覺MobileNet_voc訓練速度比darknet_voc慢了，而且沒有預訓練模型，模型大小190M左右，比darknet版本（260M）的降低30%左右。我的配置不高，訓練起來收斂不了，loss在15左右一直降不下去，而且測試時發現沒有任何檢測結果。一個可能是模型問題，一個可能是檢測程式碼的引數問題。

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20180222

設定訓練引數，發現需要在較大學習率（0.001）下迭代較長時間（5000代改一次學習率），loss才會慢慢下降。