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...
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...
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...
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: AI检测代码解析 pipinstalltorch torchvision opencv-python 1. 2. 下载 YOLOv4 权重 从[YOLOv4 的 GitHub 页面]( ...
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。
1. git 复制 YOLOv4 库 准备工作的第一步是复制 YOLOv4。 git clone github.com/argusswift/YOLOv4-PyTorch.git 然后更新配置文件「config/yolov4_config.py」中「PROJECT_PATH」。 2. 数据集准备 该项目准备了 Pascal VOC 和 MSCOCO 2017 数据集。其中 PascalVOC 数据集包括 VOC 2012_trainval、VOC 2007_...
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...
准备工作的第一步是复制 YOLOv4。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 git clone github.com/argusswift/YOLOv4-PyTorch.git 然后更新配置文件「config/yolov4_config.py」中「PROJECT_PATH」。 2. 数据集准备 该项目准备了 Pascal VOC 和 MSCOCO 2017 数据集。其中 PascalVOC 数据集包括 VOC...
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...