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,都是使用三个特征层进...
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...
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...
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...
对于构建YOLOv4来说,处理兼容性非常关键。在某些情况下,依赖库版本可能不兼容。以下是适配层的实现示例: try:importtorchimporttorchvisionexceptImportError:print("请确保安装PyTorch和torchvision的兼容版本。") 1. 2. 3. 4. 5. 通过状态图,我们可以清晰地了解运行时行为的差异: ...
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...
基于Pytorch搭建自己的YoloV4目标检测平台,环境搭建+项目实战,看完就唐宇迪AI编辑于 2025年04月15日 22:26 课程配套资料+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...
目标检测项目实战:基于YOLOV4算法实现车辆检测,环境部署+项目实战,看完就能跑通!(深度学习/计算机视觉) 4141 17 01:52:56 App 超强毕设实战!在安卓手机上部署YOLOv8实例分割,大佬手把手带你从环境安装到代码解析!学完就能跑通! 598 26 13:14:13 App 目标检测经典项目:基于YOLOv4与PyTorch实现行人车辆检测,...
Deep Sort Yolov4 PyTorch实现目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一项重要任务,它需要在图像或视频中定位并分类目标对象。近年来,深度学习和神经网络的发展极大地推动了目标检测技术的进步。其中,YOLOv4和Deep Sort是两种备受瞩目的方法,它们结合了卷积神经网络(CNN)和实时目标检测的优点。然而,要实现YOLOv4和...
^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 ...