学习前言什么是YOLOV4代码下载YOLOV4改进的部分（不完全）YOLOV4结构解析1、主干特征提取网络Backbone2、特征金字塔3、YoloHead利用获得到的特征进行预测4、预测结果的解码5、在原图上进行绘制YOLOV4的训练1、YOLOV4的改进训练技巧a)、Mosaic数据增强b)、Label Smoothing平滑c)、CIOUd)、学习率余弦退火衰减2、loss组成a)、计算lo
各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 YOLOv4 目标检测完成对道路上的车辆、行人的检测、跟踪和计数。先放张图看效果。绿框代表检测出的目标，粉色点代表每个检测框的中心点，红色数字用于跟踪该目标。当目标在画面上消失时，红色索引自动消失，有新目标出现时，生成新的索引。由于篇幅原因，yolov4的训练过程就不讲了，在下几个章节中再写。本节使用已经训练好的模型检测目标。本节的yolo模型，python
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2023-11-27 17:08:36
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前言之前一直使用tensorflow来实现yolov3，最近学习pytorch框架，就试着用pytorch来搭建yolov3模型，说实话，比tensorflow要麻烦一点。
首先是环境，项目中有requirements.txt文件，可以直接pip install -r requirements.txt安装：
python3.7
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18
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2023-08-10 23:37:35
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# PyTorch版YOLOv4：深度学习在目标检测中的应用
目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在识别图像中的目标，并确定它们的位置。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的进展。其中，YOLO（You Only Look Once）算法以其速度快、性能好而受到广泛关注。本文将介绍基于PyTorch框架的YOLOv4算法，并提供代码示例，帮助读者更好地理解其原理和实现。
##
原创
2024-07-17 04:23:38
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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 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
|
原创
2024-10-13 03:19:55
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从今年 4 月 YOLOv4 发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是：「有没有同学复现 YOLOv4 的， 可以交流一下么」。由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程，光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本，但不少项目只给了代码，并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。近日，有研究者在 GitHu
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2024-08-13 19:54:37
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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
# 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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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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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
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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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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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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在这篇博文中，我将记录下如何使用PyTorch构建YOLOv4并解决相关问题。YOLOv4是一种流行的目标检测算法，在各种计算机视觉应用中得到了广泛应用。下面我将从多个角度出发，详细阐述构建YOLOv4的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等。
## 版本对比与兼容性分析
在开始构建YOLOv4之前，首先需要了解不同版本之间的变化和兼容性。这是为了确保我们所用
# YOLOv4 PyTorch复现
## 引言
目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是在图像或视频中准确地定位和识别物体。YOLOv4是一种先进的目标检测算法，具有高度准确性和快速的检测速度。本文将介绍如何使用PyTorch复现YOLOv4，并提供代码示例。
## YOLOv4简介
YOLOv4（You Only Look Once v4）是由Alexey Bochkovsk
原创
2023-08-13 19:22:52
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【YOLOv4-pytorch】训练自己的数据集实践记录及问题总结使用pytorch-yolov4训练自己的目标检测数据集 代码：https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4预训练模型： yolov4.pth(链接：https://pan.baidu.com/s/17GivIeUbItyfwVdooUVsDw?pwd=p8ub 提取码：p8ub) yo
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2024-02-01 08:39:39
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摘要这几天刚出的pytorch版本的yolo4，训练测试一下看下效果，pytorch yolo4连接，数据集准备第一步先生成yolo统一的格式txt文件，import os
name=os.listdir('./image')
for i in range(len(name)):
name[i]='./coco/images/train2017/'+name[i]
file = open
使用的项目地址：https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4一、配置环境1.因为不同的项目所需要的环境也不同，每次都更新太费神，所以直接在anaconda下建一个虚拟环境，给环境起名叫 yolov4：conda create -n yolov4 python=3.7因为我的 anaconda 自带的 python 就是3.7版本，所以这里安装3.7。2.
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2023-11-29 10:43:30
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YOLO v4框架采用C语言作为底层代码。近日，有研究者在 GitHub 上开源了一个项目：基于 PyTorch 深度学习框架的 YOLOv4 复现版本，该版本基于 YOLOv4 作者给出的实现 AlexeyAB/darknet，并在 PASCAL VOC、COCO 和自定义数据集上运行。项目介绍项目地址: https://github.com/argusswift/YOLOv4-PyTorc除此
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2023-11-01 21:28:12
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# 使用 PyTorch 实现 YOLOv4 物体追踪
## 引言
物体追踪是计算机视觉中的一个重要领域，广泛应用于视频监控、自动驾驶以及行为分析等场景。YOLO（You Only Look Once）是一种高效的物体检测算法，其中 YOLOv4 以其较高的检测精度和速度受到了广泛欢迎。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 YOLOv4 物体追踪，并提供相应的代码示例。
## YOLOv
原创
2024-09-21 05:22:29
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