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
[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
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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# 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
106阅读
一.model.py 搭建网络我把model.py分成四个部分：1.定义残差结构 适用于18、34层的# 定义残差结构 适用于18、34层的
class BasicBlock(nn.Module):
expansion = 1 # 卷积核个数的倍数变化，在18、34层的resnet中，没有倍数变化
def __init__(self, in_channel, out_chann
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2023-11-06 20:14:28
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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
137阅读
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
# 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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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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# PyTorch YOLOv4 测试网络
YOLO（You Only Look Once）是一种非常流行且高效的实时物体检测算法。YOLOv4 是该系列算法的第四版，它进一步提高了检测的精度和速度。本文将为大家介绍如何使用 PyTorch 实现 YOLOv4，并进行简单的网络测试。
## 1. 环境准备
首先，你需要安装 PyTorch。如果你的计算机上还未安装 PyTorch，可以通过以
原创
2024-09-30 03:50:26
54阅读
# 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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# 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
219阅读
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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# 教你如何实现YOLOv4代码在PyTorch中的应用
YOLO（You Only Look Once）是一个流行的目标检测模型，而YOLOv4是其改进版。安装YOLOv4在PyTorch中的代码并执行检测任务可能对初学者来说会有些困难。不过，今天我将以简单易懂的方式讲解这个过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
实现YOLOv4的步骤如下表所示：
| 步骤
前言从今年4月YOLOv4正式发布后，很多同学经常在CVer目标检测交流群中问："有没有同学复现YOLOv4的，可以交流一下么""现在有没有很好复现YOLOv4的开源项目，可以分享一下么？"...因为原版YOLO是基于C语言所写，光凭这一点就让不少同学望而却步。于是Amusi上个月整理了：YOLOv4最全复现代码合集（含PyTorch/TF/Keras和Ca
原创
2021-01-30 16:05:30
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银行机器视觉-ATM面部识别围绕机器视觉的话题有时会受到面部识别的支配，特别是对于银行业。银行必然关注安全和客户服务，因此，面部识别可以帮助他们，这也是他们感兴趣的技术。SenseTime（商汤科技）提供面部识别，面部比较和实时身体检测，以确保ATM的安全性。这允许检测用静止图像欺骗相机的尝试。Yitu Technology（依图科技）也为ATM提供面部识别，但他们的解决方案还可以扫描路人的脸部，
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2024-07-12 14:17:19
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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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目录一、pytorch环境搭建1.创建新环境2.激活环境3.按照版本下载二、labelimg的安装三、数据处理部分 1、rename数据文件2、数据加强 四、yolov4训练过程五、租用GPU一、pytorch环境搭建在安装anaconda的前提下在编译器pycharm的终端1.创建新环境conda create
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2024-01-25 18:14:15
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