v3.2-训练时评估、新增评估门限、新增参数计算。

重要更新

• 增加了训练时评估，可以在train.py进行开关或者调整评估周期。
• 更新了评估代码，可以设置计算Recall和Precision的门限。
• 在summary.py新增网络各类参数计算。
• 增加保存权值的方法，loss最低、最近一次等。
• 新增大量注释。

v3.1 -修改loss组成、step、cos学习率下降、多GPU训练等

重要更新

• 修改了loss组成，使得分类、目标、回归loss的比例合适。
• 支持step、cos学习率下降法。
• 支持adam、sgd优化器选择。
• 支持学习率根据batch_size自适应调整。
• 支持不同预测模式的选择，单张图片预测、文件夹预测、视频预测、图片裁剪、heatmap、各个种类目标数量计算。
• 更新summary.py文件，用于观看网络结构。
• 增加了多GPU训练。

v2.0 -添加了大量的注释、可调整参数等

重要更新

• 更新train.py文件，增加了大量的注释，增加多个可调整参数。
• 更新predict.py文件，增加了大量的注释，增加fps、视频预测、批量预测等功能。
• 更新yolo.py文件，增加了大量的注释，增加先验框选择、置信度、非极大抑制等参数。
• 合并get_dr_txt.py、get_gt_txt.py和get_map.py文件，通过一个文件来实现数据集的评估。
• 更新voc_annotation.py文件，增加多个可调整参数。
• 更新kmeans_for_anchors.py文件，用于计算先验框的大小。
• 更新summary.py文件，用于观看网络结构。

Weights of yolov3

yolo3的预训练权重。