前言 大家好，这是目标检测算法解读系列的第一篇文章，在这个系列中小糖豆会对经典的目标检测算法进行解读，在每个算法原理讲解完后，会有相应的源代码解析。小糖豆认为学习一个算法，既要弄清楚它的原理，又要真正读懂它的源代码，这样才会彻底掌握它。好了，闲话不多说，我们开始吧。 说到目标检测，yolo系列可以说是非常经典的算法，yolov1是第一个端到端的单阶段目标检测模型，也开创了目标检测领域
睿智的目标检测47——Keras 利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4目标检测平台学习前言源码下载网络替换实现思路1、网络结构解析与替换思路解析2、mobilenet系列网络介绍a、mobilenetV1介绍b、mobilenetV2介绍c、mobilenetV3介绍3、将特征提取结果融入到yolov4网络当中如何训练自己的mobilenet-yolo4一、数据集的准备
YOLOV4是YOLOV3的改进版，在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。 尽管没有目标检测上革命性的改变，但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。 根据上图也可以看出来，YOLOV4在YOLOV3的基础上，在FPS不下降的情况下，mAP达到了44，提高非常明显。YOLOV4整体上的检测思路和YOLOV3相比相差并不大，都是使用三个特征层进行分类与回归预测。YOLOV4改进的部分
YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述：YOLOv4介绍YOLOv4框架原理BackBone训练策略BackBone推理策略检测头训练策略检测头推理策略1.YOLOv4介绍YOLOV4其实是一个结合了大量前人研究技术，加以组合并进行适当创新的算法，实现了速度和精度的完美平衡。可以说有许多技巧可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性，但是某些技巧仅适合在某
0. 版权声明本博客参考Bubbliiiing博主博文，仅供学习交流，如有侵权，请联系删除！1. 什么是YOLOV4YOLOV4是YOLOV3的改进版，在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。尽管没有目标检测上革命性的改变，但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。根据上图也可以看出来，YOLOV4在YOLOV3的基础上，在FPS不下降的情况下，mAP达到了44，提高非常明显。
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2021-07-31 16:08:56
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1. 什么是YOLOV4YOLOV4是YOLOV3的改进版，在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。 尽管没有目标检测上革命性的改变，但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。 根据上图也可以看出来，YOLOV4在YOLOV3的基础上，在FPS不下降的情况下，mAP达到了44，提高非常明显
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2022-01-07 17:19:56
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0. 版权声明本博客参考Bubbliiiing博主博文，仅供学习交流，如有侵权，请联系删除！1. 什么是YOLOV4YOLOV4是YOLOV3的改进版，在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。尽管没有目标检测上革命性的改变，但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。根据上图也可以看出来，YOLOV4在YOLOV3的基础上，在FPS不下降的情况下，mAP达到了44，提高非常明显。YOLOV4整体上的检测思路和YOLOV3相比相差并不大，都是使用三个特征层进行分类与回归预测。强烈建
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2021-06-18 14:10:14
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YOLOv4的主要思想与YOLOv3基本上是一致的，只是在YOLOv3的基础上加了一些改进，目前YOLOv4的检测效果非常的好。 主要的几点改进：
本文总结：相比于YOLOv2改动很小，模型稍微变大但准确率更高；类别预测改用逻辑回归，不再使用softmax，也就是说，YOLOv2预测的类别之间是相斥的，YOLOv3中各类别之间互不相关，例如同一个目标可以同时分类为“女人”和“人”，损失函数使用BCE loss；多尺度预测，使用3个不同尺度的特征图，分别预测3种检测结果，能够更好的检测各种尺度的目标；特征提取网络新增残差连接，层数扩大到53层，
YOLO发展至YOLOv3时，基本上这个系列都达到了一个高潮阶段，很多实际任务中，都会见到YOLOv3的
原创
2022-10-10 16:27:26
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文章目录前言环境配置参考一、yoloV3算法原理及实现yolov3 算法原理主干提取网络 Darknet53 介绍残差网络Darknet53预测部分训练部分其他参考二、YoloV4 算法原理YOLOV4改进的部分主干特征提取网络Backbone三、YoloV4 算法程序实现1 训练及预测步骤训练 P10VOC2007文件夹 和 voc2yolo4.pyvoc_annotation.pytrain
这里写目录标题一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录
原创
2023-02-04 08:33:25
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yolov5小目标检测（图像切割法附源码）6.30 更新切割后的小图片的label数据处理前言yolov5大家都熟悉，通用性很强，但针对一些小目标检测的效果很差。 YOLOv5算法在训练模型的过程中，默认设置的图片大小为640x640像素(img-size)，为了检测小目标时，如果只是简单地将img-size改为4000*4000大小，那么所需要的内存会变得非常之大，几乎没有可行性。 以下是对6k
YOLO V4论文地址：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection (arxiv.org)主要改进Backbone中加入了CSP, SPP, PAN, 使用了 Mish activation function.对坐标偏移的 sigmoid 函数进行了缩放，让中心点能够相对容易的匹配极限位置0或者1.尝试了多种数据增强方法, mosa
项目场景：遇到一个中文验证码,想到又是一个学习的机会，马上研究了下深度学习解决过程验证码包含干扰线、字体倾斜 一.干扰线第一想法就是去除干扰线，搞了半天效果并不好，要么去掉干扰线同时将字体也去掉了部分，要么是干扰线去不掉，实在找不到办法去除，不过看到了一篇论文，有望去除：一种通用的去除文字图像中干扰线的算法 不过我这边就不去研究了 在群里，大伙都说直接深度学习就行 不用去干扰线二.使用cnn r
课程链接：https://edu.51cto.com/course/22982.htmlYOLOv4来了！速度和精度双提升！与YOLOv3相比，新版本的AP(精度)和FPS（每秒帧率）分别提高了10%和12%。YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标
原创
2020-04-28 22:06:17
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【YOLO】yolov4目标检测测试
原创
2021-10-22 17:16:35
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C#封装YOLOv4算法进行目标检测
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2021-07-26 09:55:27
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为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题
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2022-10-18 15:54:17
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# 使用 PyTorch YOLOv4 检测照片的完整指南
在这篇文章中，我将指导你如何使用 PyTorch 开源框架，实现 YOLOv4 目标检测模型，并利用它来检测照片中的物体。本文将详细介绍实现的步骤，并附带代码示例。
## 整体流程
为了简单明了地呈现整个过程，下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 安装所需的库 |
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