前言今天刷屏的动态一定是YOLOv4-Tiny！实际上，YOLOv4-Tiny在大前天（2020.06.25）的晚上就正式发布了，但鉴于当时处于端午假期，Amusi特意没有更新，希望各位CVers过个好节，科研缓一缓，哈哈。YOLOv4重要时间节点2020.04：YOLOv4正式发布2020.06：YOLOv4-Tiny正式发布YOLOv4-Tiny来了！时隔两个月，YOLOv4-Tiny版本正式
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2021-01-29 23:47:29
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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
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2024-08-08 09:26:16
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超越YOLOv4-tiny！比YOLOv3快7倍！YOLObile：移动端上的目标检测
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2021-07-13 15:21:34
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点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！https://arxiv.org/abs/2009.05697https://github.c...
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2021-07-17 18:06:52
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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
深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。全书分为15个章节，近20万字第一章 数学基础 11.1标量、向量、张量之间的联系 1 1.2张量与矩阵的区别？ 1 1.3矩阵和向量相乘结果 1 1.4向量和矩阵的范数归纳 1 1.5如何判断一个矩阵为正定？ 2 1.6导数偏导计算 3 1.7导数和偏导数有什么区别
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2024-09-18 15:26:17
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文章目录Yolov4-Tiny讲解Yolov4-Tiny-backboneGithub-代码下载数据集下载数据集处理训练网络预测网络评估网络 Yolov4-Tiny讲解 Yolov4-Tiny-backboneGithub-代码下载https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch数据集下载这里用的数据集是VOC2007或者2012 官网下载地址
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2024-05-09 16:12:35
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前言最近一直忙于模型移植板端，用了不少厂家的sdk，发现挺多厂家的sdk都处于起步阶段，缺少一些技术支持，比如不支持五维向量，不支持一些onnx算子，不支持过深的模型结构，我最爱的Yolov5,v6,v7等高精度目标检测模型都无法移植上去，那就只能把眼光放回几年前尝试移植yolov3tiny和yolov4tiny，结果发现这玩意它要么darknet转onnx，要么是非官方实现的pytorch转on
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2024-02-01 10:29:05
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睿智的目标检测35——Pytorch搭建YoloV4-Tiny目标检测平台学习前言什么是YOLOV4-Tiny代码下载YoloV4-Tiny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-Tiny的训练1、YOLOV4的改进训练技巧a)、Mosaic数据增强b)、Label Smoothin
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2023-12-02 14:01:13
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站在各位巨人的肩膀上，记录和整理。一、结果先把结果跑通，了解步骤以及训练流程。1 预训练权重预测给这位博主一个star吧，他值得，b站和csdn博客同名。https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch下载预训练权重（yolov4_tiny_weights_voc.pth和yolov4_tiny_weights_coco.pth）。下载权重放置于
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2024-03-08 21:09:00
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tensorrt加速模型转换过程为：wieghts=>onnx=>trt实验环境：ubuntu16.04+cuda10.0+tensorrt 7.0.0.11+Anaconda3+
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2024-10-24 12:26:41
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摘要据说有许多功能可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论证明。一些功能仅在某些模型上运行，并且仅在某些问题上运行，或者仅在小规模数据集上运行。而某些功能（例如批归一化和残差连接）适用于大多数模型，任务和数据集。我们假设此类通用功能包括加权残差连接（WRC），跨阶段部分连接（CSP），跨小批量标准化（CmBN），自对抗训练（SAT）和
一、YoloV3安装１．进入官网根据说明：下载Darknet：在自己喜欢的位置解压Darknet，进入Darknet目录并编译：cd darknet
make等待完成即可： 下载权重文件：wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights特别慢 下载完成后，将权重文件yolov3.weights拷贝到Darknet根目录，执行：./darkne
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2024-04-17 12:39:17
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前言昨天稍微填上了YOLOv2损失函数的坑，然后我在知乎关注了一个有趣的问题，地址是：https://www.zhihu.com/question/357005177 。 这是我在上面写的一个回答：因此，这一节我们只用关注YOLOv3算法本身，训练的时候将它的损失函数认为和YOLOv2一样就好，Darknet以及很多开源代码都是这样来做的。算法原理YOLOv3应该是现在YOLO系列应用的最广泛的算
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2022-04-19 14:34:02
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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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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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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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# 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
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2024-09-28 03:11:13
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