1、主干特征提取网络:DarkNet53 => CSPDarkNet53 2、特征金字塔:SPP,PAN 3、分类回归层:YOLOv3(未改变) 4、训练用到的小技巧:Mosaic数据增强、Label Smoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减 5、激活函数:使用Mish激活函数 以上并非全部的改进部分,还存在一些其它的改进,由于YOLOV4使用的改进实在太多了,很难完全...
基于深度学习神经网络YOLOv4目标检测的手势识别系统,其能识别的手势有8种,见如下: 第一步:YOLOv4介绍 YOLOv4是一种目标检测算法,它在精度和速度之间取得了最佳的平衡。它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本,通过将目标检测任务转化为一个回归问题,实现了实时目标检测。YOLOv4采用了一系列的调优手段...
YOLOv4是一种目标检测算法,它在精度和速度之间取得了最佳的平衡。它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本,通过将目标检测任务转化为一个回归问题,实现了实时目标检测。YOLOv4采用了一系列的调优手段,使得其在目标检测任务中表现出色。 YOLOv4的框架原理主要包括以下几个方面: BackBone:YOLOv4使用了CSPDarknet...
第四步:定义YOLOv4网络结构 在这一部分,我们将构建YOLOv4的网络结构。可以基于预定义模型进行操作。 AI检测代码解析 importtorchimporttorchvision.modelsasmodels# 假设我们已经定义了一个名为 YOLOv4 的类classYOLOv4(torch.nn.Module):def__init__(self):super(YOLOv4,self).__init__()# 这里可以添加 YOLOv4...
cv2.resize将图像缩放到所需尺寸,YOLOv4 正常工作在416x416。 cv2.dnn.blobFromImage把图像转换为 Blob 格式,以便后续进行模型推理。 4. 进行目标检测 接下来,我们将设置 YOLOv4 模型,加载权重,并进行推理来检测图像中的物体。 # 加载 YOLOv4 模型net=cv2.dnn.readNet('yolov4.weights','yolov4.cfg')# 设置...
而在YOLOV4中,其对该部分进行了一定的修改。 1、其一是将DarknetConv2D的激活函数由LeakyReLU修改成了Mish,卷积块由DarknetConv2D_BN_Leaky变成了DarknetConv2D_BN_Mish。 Mish函数的公式与图像如下: 2、其二是将resblock_body的结构进行修改,使用了CSPnet结构。此时YOLOV4当中的Darknet53被修改成了CSPDarknet53...
2024最好实战项目!基于PyTorch与YOLOv4实现行人车辆检测项目,从模型训练到代码实战,全程通俗易懂!共计64条视频,包括:第一章 课程介绍、2-代码与项目介绍、第二章 预备知识整装待发:1-图像卷积等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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。 项目地址：https://github.com/argusswift/YOLOv4-PyTorch 除此以外，该项目还向主干网络添加了一些有用的注意力...
一、PyTorch版YOLOv4检测人算法 YOLOv4算法YOLOv4是一种目标检测算法,它采用了类似于YOLOv3的架构,但在一些关键模块上进行了改进,以提升检测准确性和速度。与YOLOv3相比,YOLOv4采用了轻量级的网络结构,引入了空洞卷积和CBAM注意力模块等新技术,并采用了多尺度特征融合策略,以提高目标检测的准确性。此外,YOLOv4还采用...
视频配套资料+技术指导+论文发刊指导+200G人工智能资料包 1.人工智能入门路线图(机器学习、深度学习、CV、NLP) 2.1000+AI多方向论文(ML/DL/神经网络/CV/NLP/大模型...) 3.人工智能直播公开课以及200+实战项目 4.人工智能各方向或交叉方向论文发刊辅导(SCI/CCF系列/EI/中文核心...)...