YoloV4学习笔记2_训练数据（win10+VC2015+opencv4.4+yolov4）标注数据为了简便，使用了KayChan制作的标注工具，windows的exe直接运行即可，很方便。感谢作者。 注意： yolo的数据标注信息，标注区域的中心点坐标和区域的宽高。而且数值范围是0-1之间，其值是占宽或高的比例。其它的深度学习框架有的是标注区域的左上和右下的实际坐标，这一点有区别。按照标注工具
前言欢迎大家来到CVHub学习。本文主要介绍的是使用Pytorch搭建YOLOv3目标检测网络，并从头开始训练自定义数据集。YOLOv3的Github地址： https://github.com/CVHuber/Detection-getting-started 模型测试（Linux环境下）一、环境安装与模型下载（1）首先将github代码克隆到本地 git clone htt
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2023-11-28 08:37:02
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YOLOv3算法笔记1.YOLOv3算法论文笔记摘要对YOLO进行l了一些更新，网络有点大，但速度还是比较快。 注：其实YOLOv3不再追求那么高的速度了，而是在保证实时性的基础上，尽量提高准确性。1.1介绍对YOLO进行了改进，没什么超级有趣的东西，只是一些使效果更好的小改动。论文首先解释了YOLOv3的要点，然后描述了是怎样做的，接着讨论一些尝试了但没有用的技巧，最后，思考着意味着什么。1.2
源码地址：https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch 分析一下自己关于yolo的预测过程 文章目录前言一、预测文件predict.py二.yolo.py三.yolo4.py（包含YoloBody类）四.darknet53五、yolo.detect_image(image)1. letterbox_image（用到image.resize与
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2024-01-13 17:46:06
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2024-01-08 15:03:49
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目录Abstract1. Introduction2. Related work2.1 Object detection models2.2. Bag of freebies2.3 Bag of specials3. Methodology3.1. Selection of architecture3.2. Selection of BoF and BoS4. Experiments4.1. E
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2024-08-26 10:36:45
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下载模型及权重文件模型下载地址：https://github.com/pjreddie/darknet 权重下载地址：https://pjreddie.com/darknet/yolo/安装参考https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/80830112CPU版本git clone https://github.com/pjreddie/darkn
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2024-08-05 11:27:25
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今年初 YOLO 之父Joseph Redmon宣布推出CV界，引起轩然大波，大家纷纷猜测YOLO是否不会再出v4版，退出历史舞台。今天，YOLOv4重磅发布，作者为俄罗斯开发者 Alexey Bochkovskiy 和两位中国台湾开发者 Chien-Yao Wang、Hong-Yuan Mark Liao。 了解：https://mp.weixin.qq.com/s/tjz9Kz7Of8sCnX
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2024-07-19 16:12:30
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0 前言前面用RFSong实现了GPU 200 FPS，并且测试结果发现在COCO上也只比YOLOv3低了六七个点左右，基本可以满足自己的使用需求了。因此下面想试试YOLO按照RFSong进行改进，看看能不能在精度只掉一点的情况下，实现更快的速度。1. 确定基线尝试对YOLO在VOC COCO的行人图片数据集进行从头训练，也就是不加载任何权重直接进行目标检测任务的训练
YOLOv4 作者：AlexeyAB paper：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection code：code 比较优秀的解析论文：YOLOv4 目标检测 亮点 input：使用Mosaic数据增强，cmBN跨小批量标准化、SAT自 ...
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2021-08-18 16:29:00
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Contents1 YOLOv4目标检测网络1.1 主干特征提取网络BackBone1.2 SPP部分1.3 PANet1.4 Yolo Head2 检测一张图片2.1 解码操作2.2 非极大抑制剔除多余的框框3 训练YOLOv4目标检测网络3.1 YOLOv4的改进训练技巧a)、Mosaic数据增强b)、Label Smoothing平滑c)、边界框回归损失改为CIOUd）、学习率余弦退火衰减
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2024-03-01 08:11:52
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本人是小白一枚，也是第一次写博客，如有问题，欢迎大家批评指正。本人接触深度学习只有短短几个月，对于以前没有过任何经验的小白来说，搭建环境无疑是一件较为痛苦且折磨的过程，只有经历过才更能理解其他大佬的简洁话语，本次以YOLOV5环境搭建为例，得出如下规律：1.建议安装anaconda与pycharm较新的版本。anaconda可提供独立的虚拟环境，这样就不用担心多个环境相互干扰的情况，这里提示一下安
环境Windows：10YOLOv4OpenCV：4.5.3Visual Studio 2019：16.11CUDA：11.2.0_460.89_w
原创
2022-06-01 18:32:11
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[网络概况0]YOLOV4-Pytorch----yolov4YOLOV 4网络结构组件解析1.CBM2. CBL3.Res unit4.SPP5.CSPX模块解析输入端1.Mosaic数据增强BackBone主干部分1.CSPDarknet532.Mish激活函数3.DropblockNeck部分1.FPN+PAN 作者旨在学习yolov4这一网络，所以将自己的学习记录写下来，以备之后查看，也
最强目标检测算法YOLOv4论文解读本文仅为笔者个人浅显的理解，如各位发现有误的地方欢迎指正。一、概述YOLO v4中，作者做了很多实验，把近年比较火的一些方法加入YOLO中，最终取得了速度和精度的提升。通过了解YOLO v4，我们就可以知道最近几年有哪些方法被提出来，整篇论文更像是一篇综述。YOLO v4中使用的方法加权残差连接（WRC）跨阶段部分连接（CSP）交叉小批量归一化（C
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2024-02-21 20:27:07
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一、 OpenMMLab介绍OpenMMLab 是一个用于学术研究和工业应用的开源算法体系，于2018年年中开始，由 MMLab（香港中文大学多媒体实验室）和商汤科技联合启动。OpenMMLab 致力于为计算机视觉领域的重要方向创建统一且开源的代码库，推进可复现算法生态的建立；目前为止 OpenMMLab 已经陆续开源30多个视觉算法库，实现了300多种算法，并包含2000+预训练模型，涵盖2D/
# 如何使用 PyTorch 实现 YOLOv4
YOLOv4（You Only Look Once version 4）是一种高效的目标检测算法，能够在实时运算中实现优秀的性能。本文将引导你如何在 PyTorch 中实现 YOLOv4，适合刚入门的小白。我们将通过以下步骤来实现这一目标。
## 实现流程
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-28 03:11:13
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一、介绍YOLO算法把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。YOLO具有如下优点：（1）YOLO的运行速度非常快；（2）YOLO是基于图像的全局信息预测的，因此在误检测的错误率下降挺多；（3）泛化能力强，准确率高。二、YOLO算法过程示意图三、损失函数分析Yolo算法采用的是均方差损失函数，但是对不同的部分采用了不同的权重值。
因此，该方法可以提高复杂场景下交通标志识别的准确性，满足智能车辆对交通标志识别任务的实时性要求。更具体地说，基于单目摄
原创
2024-08-08 09:26:16
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前言 以下内容仅为个人在学习人工智能中所记录的笔记，先将目标识别算法yolo系列的整理出来分享给大家，供大家学习参考。 本文仅对YOLOV3代码中关键部分进行了注释，未掌握基础代码的铁汁可以自己百度一下。&nbs
