yoloV4

yolo v4 python_手把手教物体检测——YOLOV4（pytorch）

摘要YOLOV4在coco上面达到了43.5%AP，在TeslaV100上达到了65FPS。相比今年的其它模型，得分不算高，但是它不是通过提高输入图像的分辨率来提高得分的，而是改进网络结构。
weixin_39921087·2022-11-24 18:08

yolov5 +cuda10.2 +gpu环境搭建 （详细版本）

yolov5是什么：YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。
池子tt·2022-11-24 18:06

YOLO（二）：YOLOv4在Windows7（GTX960）下的配置+opencv3.1.0+VS2015

提醒：本文为64位Windows7操作系统下GTX960的配置，YOLOv4的数据训练问题还是先挖个坑，后期再更新。
mozun2020·2022-11-24 17:38

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—无人机航拍小目标检测系统设计开发

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现
2201_75285525·2022-11-24 12:09

校内实训项目经验

校内实训项目经验《基于⽬标检测的交通标志识别》（采⽤yolov4模型）1.数据集制作，2.语音包制作3.训练模型4.图片识别转视频识别5.实时识别并调用语音包功能《AI图⽚篡改检测》（基于faster-rcnn
_苏沐·2022-11-24 12:50

YOLO系列论文精读

YOLO系列论文精读YOLOV11）实现2）详细解读总结YOLOV2/90001）Better：2）Faster：3）Stronger：总结YOLOV3YOLOV41）Bagoffreebies：2）Bagofspecials
就是AT·2022-11-24 10:08

利用yolov4进行手写数字识别

://download.csdn.net/download/qq_38641985/18963935图片标记参考https://github.com/theAIGuysCode/tensorflow-yolov4
佐倉·2022-11-24 08:07

目标跟踪：yolov4目标检测 + sort目标跟踪

本文主要是讲yolov4目标检测+目标跟踪sort整体的处理过程：github地址：https://github.com/Deepcong2019/yolov4_sort1、基于yolov4进行目标检测
Deepcong·2022-11-24 06:43

yolov4直接调用zed相机实现三维测距（免标定）

相机实现三维测距3.具体实现效果已在哔哩哔哩发布，点击此链接跳转相关配置python==3.7Windows系统pycharm平台zedapi（zedapi配置步骤）1.首先加载模型config_path="yolov4
积极向上的mr.d·2022-11-23 20:21

yolov5直接调用zed相机实现三维测距（python）

此项目直接调用zed相机实现三维测距，无需标定，相关内容如下：1.YOLOV5+双目测距2.yolov4直接调用zed相机实现三维测距3.具体实现效果已在哔哩哔哩发布，点击此链接跳转相关配置python
积极向上的mr.d·2022-11-23 20:21

超级详细Ubuntu20.04.5系统下编译安装OpenCV with ffmpeg4.2.7、NVIDIA显卡驱动515、cuda11.5、cudnn8.3.3并编译使用darknet-yolov4

如果你的电脑刚刚装好系统，想要安装显卡驱动、编译安装ffmpeg、编译安装cuda与cudnn、编译安装opencv再或者想要使用darknet-yolov4都可以参考。废话不多说，马上开始。
heqingchun0116·2022-11-23 20:49

YOLOV5 + 双目测距（python）

YOLOV5+双目相机实现三维测距1.zed+yolov4实现双目测距（直接调用，免标定）2.zed+yolov5实现双目测距（直接调用，免标定）3.本文具体实现效果已在哔哩哔哩发布，点击跳转（欢迎投币点赞
积极向上的mr.d·2022-11-23 20:46

pytorch源码解析系列-yolov4最核心技巧代码详解（4）- 训练过程

要先判断目标检测的准确率标准，标准就是IOU（目标图片和预测图片的交并比）IOUyolov4用了CIOU_loss和DIOU_LOSS简单说一下，有个具体了解，都是从左到右发展来的IOUGIOUDIOUCIOU
活塞君·2022-11-23 18:23

基于霍夫变换的车道线检测

环境：ubuntu18.04文件：yolov4-tiny-line.cfg+voc_line.data+yolov4-tiny-obj_final.weights步骤：读取图像、初始化数据----->将原图像转为灰度图像
unbekannten·2022-11-23 16:40

（９）训练时报错KeyError: ‘conv1.1.0.weight‘

将B_mobilenet_yolov4_lite的PANet改为原来的3x3卷积，命名为L_mobilenet-yolov4_VOC，即将B_yolov4的主干网络换为mobilenet，训练时报错：Traceback
weixin_40227656·2022-11-23 14:00

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—海洋海底垃圾检测系统设计开发

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现
2201_75285525·2022-11-23 12:01

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—水稻疾病检测系统设计开发

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现
2201_75285525·2022-11-23 12:01

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—水下海底生物检测系统设计开发

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现
2201_75285525·2022-11-23 12:01

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/mask/faster/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—水稻检测

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现
2201_75285525·2022-11-23 12:30

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—桥梁基建隧道裂痕裂缝检测实战

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现
2201_75285525·2022-11-23 12:30

yolov5训练coco数据集

首先让咱们对yolov5有一定了解输入端，yolov5在yolov4基础上，将自适应锚框计算嵌套入代码中，不比yolov4是一个单独程序；Mosaic数据增强中，新增对照片的裁剪、缩放，排比变换。
m0_51694014·2022-11-23 11:46

Yolo v5

Yolov5环境配置环境配置Ubuntu20.0.4下安装cuda11.0和cudnn基于Ubuntu20.04安装Nvidia驱动Ubuntu20.04安装opencv本来想环境配置完用GPU跑一下Yolov4
(*^o^*)·2022-11-23 11:37

【YOLO-v5学习笔记】

一、input端1、Mosaic数据增强：（1）思想：采用与Yolov4一样的Mosaic数据增强，参考了2019年底提出的CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用了两张图片进行拼接，而Mosaic
尼笛芽在努力·2022-11-23 11:59

Yolov4部署到ZYNQ系列3-模型转换、量化和编译

文章目录前言一、模型转换二、量化和编译环境部署1.docker环境的反复试探和安装失败的原因2.虚拟机上安装docker环境三、量化和编译总结前言本文参照上一节的工作，使用VitisAI-1.4与Vitis-AI2.5的工具来做量化和编译。本次项目目前尚未做到对量化后模型进行测试，不过已经做了相关的数据集准备，只是由于时间紧张，测试结果并没有如预期那样，不由得怀疑是源码出了一些问题。后续会贴出来！
Dentionmz·2022-11-23 11:51

2、【KV260开发】yolov4模型训练、量化、编译、部署

笔者就以YOLOv4模型为例进行一个演示，看看整个过程是否有坑！模型训练之前比较熟悉darknet，所以直接基于darknet框架进行yolov4模型的训练，而且将检测类别数改为1,（人体）。训练过
苍山有雪，剑有霜·2022-11-23 11:47

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (0,) (5,)

跑YOLOv4的时候出现的这个问题，本人是用COCO数据集，基于tensorflow框架实现的，在配置数据集的时候出现了很多问题，这次也是数据集的问题，在从jason文件生成txt文件的时候，有些文件为空
xumengchu129·2022-11-23 11:41

利用LabelImg软件制作自己的Yolov4训练数据

文章目录前言一、下载和安装LabelImg1.下载LabelImg2.安装LabelImg二、标注数据1.添加自定义类2.使用labelImg进行图像标注三、生成可训练的数据1.标记的数据转换成YOLOv4
文文戴·2022-11-23 08:04

低算力显卡装yolov4踩坑集锦

这里写自定义目录标题1、算力3.0的显卡安装不了cuda11，默认最低算力5.5，怎么修改编译参数都不行2、cuda10.1用cmake各种报错，10.2解决3、玄学darknet放在c盘根目录4.配置环境cuda10.2cudnn8.02vs2019opencv4.5.5cmake3.21.3系统windows10附上各种地址，防止下次要用https://developer.nvidia.com
chp0768·2022-11-22 20:45

darknet 版本yolov4训练问题记录

一、小目标训练配置文件：yolov4.cfg1、根据数据集中目标尺度生成anchor参数。
花花花哇_·2022-11-22 16:25

【Yolov4训练过程记录】

训练数据准备训练数据的来源是利用爬虫爬取的图片，这里爬取了戴口罩和不戴口罩的图片。利用LableImg软件，进行类别画框，得到XML文件。怎么使用LableImg软件，上一篇博客已经说明了。最后需要得到训练数据格式为：routexmin,ymin,xmax,ymax,cls_idxmin,ymin,xmax,ymax,clsid…route:表示图片的绝对路径xmin:表示框的左上角横坐标ymin
文文戴·2022-11-22 16:25

Jetson AGX Xavier 实现TensorRT加速YOLOv4

上一篇：JetsonAGXXavier测试YOLOv4下一篇：JetsonAGXXavier安装ROS一、前言前文，在Xavier中测试YOLOv4算法发现其检测速度较慢，可以采用TensorRT对其进行加速
围白的尾巴·2022-11-22 12:40

Jetson AGX Xavier测试YOLOv4

上一篇：JetsonAGXXavier实现TensorRT加速YOLOv5进行实时检测下一篇：JetsonAGXXavier实现TensorRT加速YOLOv4一、前言前段时间，使用YOLOv5算法设计了一款目标跟踪小车
围白的尾巴·2022-11-22 12:39

YOLOv4的标注与训练（小白100%上手）附代码

YOLOv4的标注与训练（小白100%上手）附代码by--Cookie第一步：创建标注数据第二步:生成放置数据集的文件夹（标注文件为xml格式时，需要先将xml格式转换为TXT格式）第二步:生成放置数据集的文件夹
雪回·2022-11-22 11:57

Mosaic数据增强

paper：YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetectionmosaicdataaugmentation最早是在YOLOv4的文章中提出的，但其实在ultralytics-YOLOv3
00000cj·2022-11-22 10:38

你的YOLO V4该换了 | YOLO V4原班人马改进Scaled YOLO V4，已开源(附论文+源码)

点击上方“码农的后花园”，选择“星标”公众号精选文章，第一时间送达YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8AP！速度也高达15FPS！YOLOv4-tiny的模型实现了1774FPS！
码农的后花园·2022-11-22 10:17

YOLOv4官方改进版来了！指标炸裂55.8% AP！Scaled-YOLOv4：扩展跨阶段局部网络【左侧关注下载】

YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8AP！速度也高达15FPS！YOLOv4-tiny的模型实现了1774FPS！
baobei0112·2022-11-22 10:34

Scaled-YOLOv4来了！55.8% AP！速度高达1774 FPS！Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network

YOLOv4官方改进版来了！55.8%AP！
Amusi（CVer）·2022-11-22 10:03

[darknet][转载]darknet使用说明书20210407版

Yolov4,v3andv2forWindowsandLinux(neuralnetworksforobjectdetection)PaperYOLOv4:https://arxiv.org/abs/2004.10934PaperScaledYOLOv4
FL1623863129·2022-11-22 10:01

使用TensorRT加速WongKinYiu/Pytorch_YOLOv4-tiny

在此对基于Tensorrtx实现darknetYolov4-tiny模型的作者表示感谢，本文建立在该文章之上。
HFUT_Xin·2022-11-22 10:58

笔记 | 集成学习的目标检测算法

Boostingobjectdetectionperformancethroughensemblingonsatelliteimagery（3）道路损坏检测挑战赛——YOLOv5（4）道路损坏检测挑战赛——YOLOv4
Liaojiajia-2020·2022-11-22 08:16

YOLOV1至YOLOV4简介

目标检测简介Input：输入。Backbone：特征提取网络。Neck：特征增强模块。Head：检测模块。主要分为一阶段目标检测和两阶段目标检测。mAP简介TP：IoU>0.5的检测框数量（同一个GroundTruth只计算一次）。FP：Iou<=0.5的检测框（或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量）。FN：没有检测到的GT数量。Precision（查准率）：TP/（TP+FP）模型预测的所有
Ma lidong·2022-11-22 07:44

超越YOLOv4-Tiny！CSL-YOLO：全新轻量化模型实现移动端实时检测！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童CSL-YOLO:ANewLightweightObjectDetectionSystemforEdgeComputing论文：https://arxiv.org/abs/2107.04829本文提出了一种新的轻量级卷积方法Cross-StageLightweight(CSL)模块，从简单的操作中生成冗余特征。在中
Amusi（CVer）·2022-11-22 07:43

YOLOV5-网络结构和组件介绍

YOLOV5S网络结构（参考：https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/107852353）（1）输入端处理①Mosaic数据增强Yolov5和Yolov4
daweq·2022-11-22 07:43

超轻目标检测 | 超越 NanoDet-Plus、YOLOv4-Tiny实时高精度！

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测综述！近年来，压缩高精度卷积神经网络(CNNs)在实时目标检测方面取得了显著进展。为了加快检测速度，轻量级检测器采用单路径主干，卷积层数较少。然而，在连续的池化和下采样操作中，单路径架构总是带来粗糙和不准确的特征图，这很不利于定位目标。另一方
自动驾驶之心·2022-11-22 07:42

YOLOV4-综述

YOLOV4整体上可以分为以下4个部分，主干网络CSPDarknet53，特征金字塔SPP，PANet，预测部分YoloHead。
daweq·2022-11-22 07:12

（学习笔记）【目标检测】YOLO系列简单归纳

、逐篇学习1.YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection2.YOLO90003.YOLOv3:AnIncrementalImprovement4.YOLOv4
yabi_vanilla·2022-11-22 05:16

Yolov4论文翻译与解析！

百度网盘，欢迎自取，记得点赞链接:https://pan.baidu.com/s/1ciwy2OTtXZmIOXYqRYc9tg提取码:gikc
愿望是当打工人·2022-11-22 04:49

YOLOV4论文详解

YOLOV4算法Pytorch实现：https://github.com/codecat0/CV/tree/main/Object_Detection/YOLOV41.Introduction本文的贡献如下
何如千泷·2022-11-22 04:43

YOLOv4 论文

AlexeyAB大神继承了YOLOv3,在其基础上进行持续开发，将其命名为YOLOv4。并且得到YOLOv3作者JosephRedmon的承认，下面是Darknet原作者的在readme中更新的声明。
CVAIDL·2022-11-22 04:21

yolov4论文解析

2020年yolov4发出，并得到原作者的肯定。yolov4论文中做了非常多的消融实验进行对比，使用很多的训练策略，在精度上面对比yolov3有比较大的提升。
crlearning·2022-11-22 04:20
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