YOLOv2+MobileNet，windows下调试

看作者github更新了YOLO2代码，加入了groups机制，加了LSTM功能。要实现基于MobileNet的YOLO2，根据之前基于darknet的YOLO2版本可以简单修改。几个修改的地方：

1、部分源文件中net定义变为指针。比如parser.c文件。一一修改。

2、在data.c中线程代码段，有些产生随机数的代码需要修改，否则训练会一直跑同一张图像。比如

rand()%m，用没有groups版本的替换即可。

3、一些函数参数数量改变，需要添加。

4、darknet.h前面加上定义：

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

其他零零散散修改，剩下就是写MobileNet的网络结构文件，可以参考宋木，训练正常，但是感觉MobileNet_voc训练速度比darknet_voc慢了，而且没有预训练模型，模型大小190M左右，比darknet版本（260M）的降低30%左右。我的配置不高，训练起来收敛不了，loss在15左右一直降不下去，而且测试时发现没有任何检测结果。一个可能是模型问题，一个可能是检测代码的参数问题。

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20180222

设置训练参数，发现需要在较大学习率（0.001）下迭代较长时间（5000代改一次学习率），loss才会慢慢下降。