Pytorch版的YoloV4

仅仅是使用pytorch去实现yolov4,没有去理解相应的代码,所以原理啥的也不懂蛤

环境

win10 + python3.6.8 + yolov4 + pytorch (cuda10.2)

1、准备文件

  1. pytorch-yolov4代码:pythorch-YOLOv4
  2. 权重文件:yolov4.weights
    将代码解压后,创建weight文件夹,将yolov4.weights文件放在weight文件夹下。
    准备文件完成。

2、运行测试

运行前请确保环境以安装完成。
在解压的文件夹下打开cmd,运行如下代码:

python demo.py -cfgfile cfg/yolov4.cfg -weightfile weight/yolov4.weights -imgfile data/dog.jpg

显示如下:
Pytorch版的YoloV4_第1张图片Pytorch版的YoloV4_第2张图片
然后你就会在解压文件夹下看到3
这个文件,即是你运行程序得到的结果。
来看看效果吧:
Pytorch版的YoloV4_第3张图片
它里面的代码有很多,我只是用了一下demo.py。如果想了解过程的话,还可以去看看其他的py文件,例如创建网络模型啊,训练模型啊,什么的。
如果有兴趣的话还可以去试试其他图片,改一下代码,顺便理解理解,学习起来就快一些。
我觉得这个版本实现起来还是最简单的,其他的版本都有相应的环境要求,什么tensorflow1的啊,或者是使用vs20xx去实现的啊,感觉环境什么的太麻烦了。只想速成啊!!!

参考:https://blog.csdn.net/qq_36693723/article/details/105907174

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