资源包含全部YOLOV4模型，模型训练的步骤的相关说明都在资源当中。
框架采用的pytorch,信号灯数据集采用的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源可以在我发布的其他资源里找到，数据集的数量庞大，质量优秀，完全可以胜任模型的训练任务。
模型文件经过本人亲身调整和测试，确实有效。
训练过程中遇到的问题和解决方法都写在了资源里的说明中，最终训练完成的权重文件也一并打包上传，有任何问题可以留言。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。