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方法,并实现了mobilenet...
1.下载模型文件 git clone https:///AlexeyAB/darknet.git 1. 2.下载预训练模型 链接:https://pan.baidu.com/s/1uJhsMlOvPfoIaipwYLKJIg 提取码:aiqt 将下载的yolov4.conv.137和yolov4.weights模型放在darknet目录中即可。 1. 2. 3. 4. 3.编译 如果需要使用GPU加速,那么得打开项目里面的Makefile文件...
3. YOLOv4 模型的实现 下面是一个简单的 YOLOv4 检测器的 PyTorch 示例: importcv2importtorchclassYoloV4:def__init__(self,cfg_path,weights_path,confidence_thresh=0.5,nms_thresh=0.4):self.net=cv2.dnn.readNet(weights_path,cfg_path)self.net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)self.net...
模型路径 YoloV3https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch Efficientnet-Yolo3https://github.com/bubbliiiing/efficientnet-yolo3-pytorch YoloV4https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch YoloV4-tinyhttps://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch ...
1、什么是YOLOV4 YOLOV4是YOLOV3的改进版,在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。尽管没有目标检测上革命性的改变,但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。 根据上图也可以看出来,YOLOV4在YOLOV3的基础上,在FPS不下降的情况下,mAP达到了44,提高非常明显。 YOLOV4整体上的检测思路和YOLOV3相比相差并不大,都是...
再使用netron观察生成的onnx模型:yolov4_1_3_416_416_static.onnx onnx 模型输出属性 可以看出网络两个输出的shape分别为: boxes: float32[1,10647,1,4] confs: [1,10647,80] 然后我们再看一下网络输入的预处理代码: def detect(session, image_src): ...
YOLO目标检测实战:基于YOLOv4和PyTorch实现行人车辆检测,模型训练 工程师Tyler 编辑于 2024年09月09日 10:50 基于YOLOv4和PyTorch实现行人车辆检测 分享至 投诉或建议
继续和大家分享基于pytorch复现yolov4,本次分享的内容如下: 1、 Neck颈部原理 YOLOV4的颈部Neck采用了FPN+PANET等多尺度融合金字塔网络,这个地方区别于YOLOV3中,也算是一个创新点。FPN+PANET通过自底向上和自…
三、ATC模型转换 1、获取权重文件。 (1)从源码包中获取训练后的权重文件yolov4.pth。 (2)开源https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4提供经过训练的YOLOv4权重文件,可直接下载使用。 2、导出onnx文件。 (1)克隆代码仓至服务器任意路径下,并进入代码仓目录 ...
https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch#Reference 直接下载之后解压即可。 下载完库后解压,在百度网盘下载yolo4_weights.pth或者yolo4_voc_weights.pth,放入model_data, 网上有很多,我发个我在用的吧: 链接:https://pan.baidu.com/s/1PjIfRjI8nLFL_QFgrR3QEw ...