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...
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...
defload_weights(model,weights_path):weights=torch.load(weights_path,map_location='cpu')model.load_state_dict(weights)returnmodel 1. 2. 3. 4. 使用load_weights函数来加载模型权重: model=YOLOv4()weights_path='yolov4.weights'# 这里使用你下载的权重文件model=load_weights(model,weights_path) 1. ...
5-YOLOV4网络结构backbone 10:58 6-YOLOV4网络结构Neck 12:51 7-YOLO网格思想 12:01 8-先验框anchors原理 14:49 9-头部DECODE 06:46 10-YOLO头部总结 07:10 11-从零写代码backbone构建01 30:37 12-从零写代码backbone构建02 18:39 13-从零写代码Neck构建01 20:50 14-从零写代码Neck构...
在PyTorch 中实现 YOLOv4 物体检测的基本步骤如下: 1. 环境准备 首先,确保你已安装 PyTorch 及相关依赖。可以使用 pip 安装所需的库: pipinstalltorch torchvision opencv-python 1. 2. 下载 YOLOv4 权重 从[YOLOv4 的 GitHub 页面]( 3. YOLOv4 模型的实现 ...
吹爆!全网最好的目标检测实战项目:基于YOLOv4+PyTorch实现的行人车辆 吹爆!全网最好的目标检测实战项目:基于YOLOv4+PyTorch实现的行人车辆检测实战分享
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...
YOLOv4 has emerged as the best real time object detection model. YOLOv4 carries forward many of the research contributions of the YOLO family of models along with new modeling and data augmentation techniques. This implementation is in PyTorch.
一、YOLOV4预测流程YOLOV4像个“缝合怪”,在YOLOV3基础上,综合了截止到2020年为止的很多表现比较惊艳的tricks,在COCO数据集实现了如下图所示的实验效果: 从上图可看出,YOLOV4最大的优势就是,比我快的没我强…
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