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
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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文章目录一、前言二、yolov4的创新点2.1 输入端的创新2.1.1 数据增强2.1.2 自对抗训练（SAT）2.2 BackBone创新2.2.1 基准网络细节详解2.2.2 Dropblock2.2.3 标签平滑三、损失函数3.1.1 IOU Loss3.1.2 GIOU Loss3.1.3 DIOU Loss3.1.4 CIOU Loss3.2 NMS改进3.2.1 DIOU_NMS的处
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2024-01-17 21:58:06
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最开始，我是直接看作者的文档的，作者的文档的说明如下：最开始按照cmake，不行，后面才知道我是漏掉了很多步骤，然后按照vcpkg，想了想，算了，还要另外下载东西，然后就直接按照第三种方法用vs进行编译了，但是，当我按照说明打开darknet.sln项目时候，开始报错了，报错如下： 遇到这种问题，免不了百度了，然而，百度上搜到的答案，不能解决这个问题，这里就又浪费了个把小时（后面我才知道，是我在安
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2023-12-17 20:44:08
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一、前言上一期分享了如何安装和配置Yolov4，还有安装编译Opencv-3.4.10，Cuda等，若没安装的欢迎点击下面这篇进行参考。本文主要介绍如何基于自己的数据集进行训练，并获取自己的权重因子，用于自己的项目，只要有自己标注的数据集，那么基本检测什么都行，注意这里最好的迁移结果数据集放到2000张左右，如果没有那么多，100多张也勉强够用。追逐雅克比：Yolov4配置-Ubuntu18.04
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2024-06-21 13:57:45
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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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AlexeyAB针对各种可以提升精度的trick进行了整合，加入YOLOV3中，得到最终本文的YOLOV4。最终在coco上面达到了43.5%AP ，在Tesla V100 上达到了65FPS这篇文章我们使用yolov4检测汽车，数据来自KaggleCar-Object-detection,训练数据可用的只有300多张，但是结果还不错运行环境系统：Ubuntu 20.04Python: 3.7Op
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2023-12-03 16:52:52
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目录 1 Python环境下调用2 C++环境下调用（编写CMakeLists.txt文件）2.1 OpenCV安装2.2 程序编写2.2.1 main.cpp2.2.2 Detection.h2.2.3 Detection.cpp2.2.4 CMakeLists.txt2.3 编译和测试1 Python环境下调用这个较为简单，唯一注意
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2023-12-02 22:31:28
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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
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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[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
文章目录YOLO v4源码CMake安装CUDA安装cuDNN安装OpenCV安装Cmake编译VS编译图像测试测试结果 YOLOv4是最近开源的一个又快又准确的目标检测器。 首先看一下Github上的版本要求及下载地址：系统：Windows or LinuxCMake >= 3.12: https://cmake.org/download/CUDA 10.0: https://deve
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2024-06-12 15:26:57
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本文作者使用C++编写一套基于OpenCV的YOLO目标检测，包含了经典的YOLOv3，YOLOv4，Yolo-Fastest和YOLObile这4种YOLO目标检测的实现。附代码详解。 2020年，新出了几个新版本的YOLO目标检测，在微信朋友圈里转发的最多的有YOLOv4，Yolo-Fastest，YOLObile以及百度提出的PP-YOLO。在此之前，我已经在github发布过YO
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2023-07-29 23:34:03
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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
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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
原创
2024-08-08 09:26:16
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第一步 下载源码YOLOv4 https://github.com/AlexeyAB/darknet Download ZIP 并解压第二步 创建虚拟环境 详见第三步 配置OpenCVpip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python第四步 制作自己的数据集1.标注自己的数据集详见2.在 darknet-master文件下创建 d
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2024-01-09 16:26:46
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睿智的目标检测32——TF2搭建YoloV4目标检测平台（tensorflow2）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 Smo
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2023-12-12 19:55:14
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距离 YOLO v4 的推出，已经过去 5 个多月。YOLO 框架采用 C 语言作为底层代码，这对于惯用 Python 的研究者来说，实在是有点不友好。因此网上出现了很多基于各种深度学习框架的 YOLO 复现版本。近日，就有研究者在 GitHub 上更新了基于 PyTorch 的 YOLOv4。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 Y
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2020-08-21 00:43:00
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