YOLO3D: End-to-end real-time 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud (ECCV 2018) - Matom-ai/YOLO3D-YOLOv4-PyTorch
YOLO v4在MS COCO数据集上实现了实时检测的最优表现,在Tesla V100上以65 FPS运行,AP达到43.5%。为了获得这些结果,YOLO v4结合了一些功能,例如加权残差连接(WRC)、跨阶段部分连接(CSP)、交叉小批量标准化(CmBN)、自对抗训练(SAT)和Mish激活,Mosaic数据增强,DropBlock...
代码链接:https://github.com/maudzung/Complex-YOLOv4-Pytorch 视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=F3IEobi7Li4&t=5s 通过YOLOv4完成点云3D目标检测!要运行模型,需要下载并解压缩以下数据: 1.Velodyne点云(29 GB):由Velodyine HDL64激光扫描仪收集的单帧周围信息,这是我们使用的主要数据; 2.目标...
yolov4目标检测人工智能计算机视觉深度学习(Deep Learning)机器学习 写下你的评论... 53 条评论 默认 最新 ChiaChe 谢谢楼主,求代码分享 2022-05-10·热评 可哆讲人工智能 作者 来了 文件太大了 需要视频学习资料+200GAI资料包关注公众号【咕泡AI】回复【677】免费领取哦~ ...
1.YOLO的核心思想 YOLO的核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别。 faster RCNN中也直接用整张图作为输入,但是faster-RCNN整体还是采用了RCNN那种 proposal+classifier的思想,只不过是将提取proposal的步骤放在CN...
链接:https://pan.baidu.com/s/1vCmH2Zu_x2_6R--_B-LlFA?pwd=dh2u 提取码:dh2u --来自百度网盘超级会员V4的分享
YOLO V4就是筛选了一些从YOLO V3发布至今,被用在各式各样检测器上,能够提高检测精度的tricks,并以YOLO V3为基础进行改进的目标检测模型。 YOLO V4在保证速度的同时,大幅提高模型的检测精度。 YOLOV4的改进 1、backbone:CSPDarkNet53 2、neck:SPP+PAN ...
YOLOV4：win10+cpu环境的体验 YOLOV4：win10+cpu环境的体验 1、前⾔ Yolo V3已经体验了，接下来是V4版本。 关于V4版本，学术界褒贬不⼀。从⼯业界实际应⽤⾓度看，V4做了不少的优化，精度提升了10%，速度提升了12%。详细参见： 因此，V4必须要体验和研究⼀下。2、下载和安装 V4...
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The PyTorch Implementation based on YOLOv4 of the paper: "Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds" - maudzung/Complex-YOLOv4-Pytorch