Darknet YOLOv4训练-它是否打印每一张图像，每一批，每一个细分？得到奇怪的数字

Darknet YOLOv4是一个目标检测算法，它在计算机视觉领域中被广泛应用。在训练过程中，Darknet YOLOv4通常不会打印每一张图像、每一批或每一个细分的结果。相反，它会在训练过程中定期打印一些统计信息，例如损失函数的值、准确率等。

Darknet YOLOv4的训练过程通常分为多个阶段，每个阶段包含多个批次(batch)。在每个批次中，算法会根据训练数据进行前向传播和反向传播，以更新模型的权重。每个批次的大小可以根据具体的训练设置进行配置。

对于每个批次，Darknet YOLOv4会计算损失函数的值，并根据该值进行模型参数的更新。这些信息通常会被打印出来，以便开发者可以监控训练过程的进展和性能。

至于细分(subdivision)的概念，Darknet YOLOv4中并没有明确的定义。可能是指将每个批次进一步划分为更小的部分进行处理，以减少内存占用或加速训练过程。然而，Darknet YOLOv4并不会直接打印每一个细分的结果。

总结起来，Darknet YOLOv4在训练过程中通常不会打印每一张图像、每一批次或每一个细分的结果，而是定期打印一些统计信息，以便开发者监控训练进展和性能。如果需要详细的结果输出，可以根据具体需求进行代码修改。