因此,文章提出的YOLOV4-5D中使用的最大比例尺特征图变为304 × 304,为小目标检测提供了重要的特征。如上面YOLOV4-5D的框架图,YOLOV4-5D网络结构输出五尺度检测图像,经过pan++。YOLOv4-5d与YOLOv4相比增加了152 × 152和304 × 304两个大型小目标探测器。 C. Detection Head YOLOV4-5D的检测头非常简单。它由...
4、YOLOv4 的 PyTorch 实现https://github.com/GZQ0723/YoloV4 5、YOLOv4(TensorFlow后端)的 Keras 实现https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4 6、YOLOv4 的 PyTorch 实现 https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4 7、YOLOv4-QtGUIWindows ...
针对人工巡检及传统视频监测方式不能及时识别输电线路外破隐患的问题, 本文提出基于YOLOv4的输电线路外破隐患识别算法. 该算法采用改进K-means算法对图片样本集目标的大小进行聚类分析, 筛选出符合检测目标特征的锚框, 之后利用CSPDarknet-53残差网络提取图片深层次网络特征数据, 并采用SPP算法对特征图进行处理增加感受...
本发明公开了一种基于yolov4‑tiny模型压缩工厂螺丝螺帽分类方法、设备及系统,该方法包括以下步骤:依次构建螺丝螺帽数据集、文本文件数据集、文本文件增强数据集,将将文本文件增强数据集中增强文本文件以及所对应的螺丝螺帽照片进行划分,构建训练集、测试集和验证集,利用训练集、测试集和验证集处理改进的yolov4‑tiny算...
Data from School of Engineering and Sciences Update Knowledge in Robotics and Ar tificial Intelligence (Learning manufacturing computer vision systems using tiny YOLOv4) 来自 国家科技图书文献中心 喜欢 0 阅读量: 4 摘要: By a News Reporter-Staff News Editor at Robotics & Machine Learning Daily ...
专利摘要:本发明提出了一种改进的非极大值抑制YOLOv4交通标志识别定位方法,解决标准YOLOv4算法非极大值抑制NMS人为设定阈值和遇到被检测物体在同一区域内高度重叠时无法区分的问题;首先下载通用数据集tt100k数据集与LISA数据集,并进行数据增强;其次使用标准YOLOv4网络对两个增强后的数据集进行训练,检测其性能;然后针对现有...