# 如何使用 PyTorch 实现 YOLOv4 目标检测
## 一、整件事情的流程
在使用 PyTorch 实现 YOLOv4 目标检测时，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备：安装必要的库和设置环境 |
| 2 | 下载 YOLOv4 权重和配置文件 |
| 3 | 加载模型：使用 PyTorch 加载 Y
深度学习的发展给目标检测任务带来了显著提升。近年来人们开发了许多用于目标检测的算法，包括YOLO、SSD、Mask RCNN和RetinaNet等。在过去的几个月里，我一直在一个研究实验室致力于改进目标检测。这次经历中我最大的收获之一就是意识到学习目标检测最好的方法就是自己从头开始实现算法。这正是我们在本教程中要做的。我们将使用PyTorch来实现一个基于YOLO v3的目标检测器，这是目前最快的
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2023-11-06 21:50:06
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特点是一个高效而强大的目标检测网咯。它使我们每个人都可以使用 GTX 1080Ti 或 2080Ti 的GPU来训练一个超快速和精确的目标检测器。这对于买不起高性能显卡的我们来说，简直是个福音！在论文中，验证了大量先进的技巧对目标检测性能的影响，真的是非常良心!对当前先进的目标检测方法进行了改进，使之更有效，并且更适合在单GPU上训练；这些改进包括CBN、PAN、SAM等。网络结构最简
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2024-05-08 19:31:12
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文章目录1、背景2.1目标检测的构成2.2、Bag of freebies2.3、Bag of specials3、YOLO架构3.1、 网络架构3.2、数据增强3.3 学习率余弦退火4、小结 1、背景目前而言，大部分基于CNN的目标检测系统只适用于一些推荐领域的工作：运行慢精度高的检测系统应用于城市停车位搜素；运行快，精度一般的用于汽车碰撞警告，提高检测系统实时速度与精度，不仅可以让检测系统应
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2024-03-21 17:13:56
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PP-YOLO评估指标比现有最先进的对象检测模型YOLOv4表现出更好的性能。然而，百度的作者写道：本文不打算介绍一种新型的目标检测器。它更像是一个食谱，告诉你如何逐步建立一个更好的探测器。让我们一起看看。YOLO发展史YOLO最初是由Joseph Redmon编写的，用于检测目标。目标检测是一种计算机视觉技术，它通过在目标周围画一个边界框来定位和标记对象，并确定一个给定的框所属的类标签
一、YOLO-v4主要做了什么？通俗的讲，就是说这个YOLO-v4算法是在原有YOLO目标检测架构的基础上，采用了近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都有着不同程度的优化，虽没有理论上的创新，但是会受到许许多多的工程师的欢迎，各种优化算法的尝试。文章如同于目标检测的trick综述，效果达到了实现FPS与Precision平衡的目标检测 n
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2024-05-23 16:00:37
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论文原文：https://arxiv.org/abs/2004.10934代码
原版c++： https://github.com/AlexeyAB/darknetkeras:https：//github.com/Ma-Dan/keras-yolo4pytorch：https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4前言2020年YOLO系列的作者Redm
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2024-04-11 11:46:46
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目录一、Windows环境下的YOLOv4目标检测1、环境配置2、克隆或下载YOLOv43、Visual Studio2019配置YOLOv4项目4、Visual Studio2019编译YOLOv4项目5、YOLOv4权重文件下载6、YOLOv4目标检测测试7、使用YOLOv4训练自己的数据集8、Anchor Box先验框聚类分析与修改二、Linux环境下的YOLOv4目标检测1、环境配置2、Y
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2024-08-08 08:03:56
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YOLO系列目标检测算法目录 - 文章YOLO系列目标检测算法总结对比- 文章
YOLOv1- 文章
YOLOv2- 文章
YOLOv3- 文章
YOLOv4- 文章
Scaled-YOLOv4- 文章
YOLOv5- 文章
YOLOv6- 文章
YOLOv7- 文章
PP-YOLO- 文章
PP-YOLOv2- 文章
YO
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2024-05-21 11:04:06
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Tensorflow2.0—YOLO V4-tiny网络原理及代码解析（二）- 数据的生成在Tensorflow2.0—YOLO V4-tiny网络原理及代码解析（一）- 特征提取网络中已经把YOLO V4的特征提取网络给讲完了，这篇blog来讲讲数据的生成（其实，v4与v3的数据生成的方式几乎相同）。 首先，来看下真实框编码的主函数位置在哪？ 它是在train.py中，这就是它的主函数：data
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2024-08-15 15:49:28
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1、余弦退火https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf Learning rate adjustment is crucial to the training. After the learning rate warmup described in Section 3. ...
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2021-10-22 11:19:00
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1.算法介绍在anchor free 算法源源不断的涌现后，我以为基于anchor的算法已经过时了，结果YOLOv4出现了。 YOLO系列算法一直延续了快速的属性，这个也不例外。 YOLOv4引入了大量先进的特性以增强网络的识别能力。 前面几部分主要是介绍了文章引入的新特性，最后一部分画出来整体网络图。 下面是性能图：2.网络主体如下： 作者把目标检测网络概括成四个部分，分别为主干网络、颈部网络
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2024-08-13 08:08:54
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YOLO4代码复现pytorch：全面解析与实战指南
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，其最新版YOLOv4在准确性和速度上都有显著改善。本文将详细记录如何在PyTorch框架下复现YOLOv4代码，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等内容。
### 版本对比
YOLO系列算法经历了多次迭代，每个版本都带来了独特的特性。以下
# 训练自己的数据集使用 PyTorch YOLOv4
深度学习中目标检测是一个十分重要的任务，而 YOLO（You Only Look Once）模型是其中一种非常流行的算法。YOLOv4 是 YOLO 系列中的最新版本，结合了速度和精度，适合用于训练自己的数据集。
在本文中，我们将介绍如何使用 PyTorch YOLOv4 训练自己的数据集。我们将以一个图像分类问题为例，展示如何准备数据集
原创
2024-04-03 06:32:28
390阅读
1. YOLO V4算法分析1.1 网络结构图Yolo v4的结构图和Yolo v3相比，多了CSP结构，PAN结构。 蓝色框中为网络中常用的几个模块：CBM：Yolo v4网络结构中的最小组件，其由Conv（卷积）+ BN + Mish激活函数组成。CBL：Yolo v4网络结构中的最小组件，其由Conv（卷积）+ BN + Leaky relu激活函数组成。Res unit：残差组件，借鉴Re
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2024-06-03 20:50:19
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pytorch目标检测通用教程（包含目标检测基础知识汇总以及SSD的介绍）之前写了很多分类网络，一直没时间写个目标检测的教程。（因为懒惰）如果你也正在研究目标检测，可以直接套用这套代码，直接使用或者说是换成自己需要的网络。最近正好复习一下之前写过的代码，就写一个通用的目标检测教程之后如果需要更换训练的模型只需要替换其中的部分模块就可以了PS：复习真的很重要，我最近常常复习之前写过的代码，收获颇丰通
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2024-01-10 16:44:29
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 TensorFlow 构建YOLOV4目标检测算法的特征提取网络。完整代码在我的Gitee中，有需要的自取：https://gitee.com/dgvv4/yolo-target-detection/tree/master1. CSPDarkNet53CSPDarkNet53 骨干特征提取网络在 YOLOV3 的 DarkNet53网络 的基础上引入了 CS
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2024-07-31 10:52:43
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论文题目：YOLOv4： Optimal Speed and Accuracy of Object Detection文献地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf源码地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4中谈及了一些B-Box回归损失的方法，诸如MSE(L2 loss)，Smooth L1 loss，IoU
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2024-05-27 17:08:37
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import torch
import torch.nn as nn
import math
import numpy as np
class YOLOLoss(nn.Module):
def __init__(self, anchors, num_classes, input_shape, cuda, anchors_mask = [[6,7,8], [3,4,5], [0,1,2]]
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2023-11-24 21:33:21
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