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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&nbs
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2024-01-08 15:03:49
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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
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
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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深度剖析目标检测算法YOLOV4 目录 简述 yolo 的发展历程介绍 yolov3 算法原理介绍 yolov4 算法原理（相比于 yolov3，有哪些改进点）YOLOV4 源代码日志解读 yolo 发展历程 采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个
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2023-07-24 16:09:00
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1、准备工作首先准备训练用到的文件，放在自己的谷歌云盘 1、自己的数据集（建议使用压缩包上传，上传的速度和加载速度会快很多）yolo训练使用的是txt格式的标签，里面是目标的坐标值。若已标的标签是xml文件，可以使用此Python代码提取对应的坐标信息生成TXT文件。 2、data文件，names文件 data文件放置类别数和一些路径，names文件放置类别名 我的是obj.data和obj.na
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2024-06-28 18:54:40
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1 yolov5原理图个人感觉与v3差不多本人注释代码在github建议搭配本人注释代码看 因为很多地方我卸载注释代码里面链接 https://github.com/piged-brother/yolov5- 首先是fpu金字塔的左边的卷积输出这个sppf是骨架网络的最后一层可以先不看 sppf 这里 两个5x5的s=1的maxpool 性能等于一个9x9的s=1的maxpooling 为什么数据
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2024-07-16 14:46:29
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# 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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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学习笔记2_训练数据（win10+VC2015+opencv4.4+yolov4）标注数据为了简便，使用了KayChan制作的标注工具，windows的exe直接运行即可，很方便。感谢作者。 注意： yolo的数据标注信息，标注区域的中心点坐标和区域的宽高。而且数值范围是0-1之间，其值是占宽或高的比例。其它的深度学习框架有的是标注区域的左上和右下的实际坐标，这一点有区别。按照标注工具
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
Optimal：最优的题目：目标检测中最优的速度和精度YOLOv4总体上可以划分为两部分，一部分是讲Bag of freebies和Bag of Specials; 另外一部分讲的是YOLOv4的创新点。SOTA model:state-of-the-art model,并不是特指某个具体的模型,而是指在该项研究任务中,目前最好/最先进的模型。Bag of Freebies即在不改变模型结构并且不改变损失函数的情况下，不牺牲前向传播时间，将mAP提升近五个点。Bag-of-Special.
原创
2021-11-08 16:44:31
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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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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】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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看了下yolov4的作者给的操作说明，链接如下：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-linux-using-make，有兴趣的可以去看看，总结起来，跟yolov3的操作方式基本一样，所以现在记录一下这次的整个操作流程。在几个月前，一直在准备一个项目，那个项目已经让人用lableme这个标注软件标注好了图片，但是直到现在，这个项
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2024-05-11 15:35:38
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Yolov4性能分析（下） 六. 权重更新 "darknet/src/detector.c"--train_detector()函数中： ...... /* 开始训练网络 */ float loss = 0; #ifdef GPU if (ngpus == 1) { int wait_key = (
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2020-10-20 12:15:00
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