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,使得其在目标
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...
importtorchimporttorch.nnasnnclassYOLOv4(nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(YOLOv4,self).__init__()# Backbone: Feature extraction network (CSPDarknet)self.backbone=self.create_backbone()# Neck: Constructs a feature pyramidself.neck=self.create_neck()# Head: Outputs predictionsse...
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.setPreferableTarget(cv2...
基于Pytorch搭建自己的YOLOV4目标检测平台,从环境搭建到项目实战,看完 迪哥带你学CV 编辑于 2025年05月05日 20:03 课程源码资料+YOLO算法资料包 1,YOLOV1~V10、YOLO-World、YOLOX系列目标检测算法论文和源码资料 2,目标检测领域细分方向顶会论文 3,YOLO目标检测算法学习路线图...
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...
Deep Sort是一种目标检测算法,它将YOLOv4和深度学习排序思想相结合,能够有效地解决目标重叠和遮挡问题,提高目标检测的准确性。本文将介绍Deep Sort算法的原理、实现方法和优缺点,并给出YOLOv4 PyTorch实现的代码示例。一、Deep Sort算法原理Deep Sort算法的核心思想是将目标检测和排序两个步骤相结合,先对目标进行检测...
YOLO V4的原理是什么? 如何使用PyTorch实现YOLO V4? 训练自己的数据集需要哪些步骤? 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...
^YOLOv4后处理代码https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4/blob/master/tool/utils.py#L166 ^AIPP配置模板https://support.huaweicloud.com/atctool-cann502alpha3infer/atlasatc_16_0020.html ^atc参数文档https://support.huaweicloud.com/atctool-cann502alpha3infer/atlasatc_16_0037.html ...
这是一个YoloV4-pytorch的源码,可以用于训练自己的模型。. Contribute to XueKX/yolov4-pytorch development by creating an account on GitHub.