一、环境配置我的编译环境是opencv3.4，protobuf3.4，ncnn版本无要求，cmake3.17，vs2019，请参考我之前的博文：yolov4-tiny的ncnn部署进行环境配置搭建及模型的转换

yolov4，yolov5都是在yolov3的基础上做的更改。一.yolov3骨干网络52个卷积层，一个全连接层，并且里面加了残差连接。

为什么是yolov4-tiny模型：相比官网教程实例采用的yolov4和yolov3，yolov4-tiny更加小巧，适合机载电脑使用。

YOLOv4改进点概况YOLOv4从学术角度贡献并不大，但是对于工程落地的价值是很大的。目标检测改进的一个工具箱，是各种trick（训练技巧）的集合。

在前文【opencvdnn模块示例(16)目标检测object_detection之yolov4】介绍的yolov4后的2个月，Ultralytics发布了YOLOV5的第一个正式版本，其性能与YOLOV4

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录前言一、YOLOV4简介二、预处理1.获取分类名2.

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_44876051/article/details/107665310?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_baidulandingword-2&spm=1001.2101.3001.4242https://www.cnblogs.com/wujianming-1

目录3.4YOLOv33.5YOLOv43.6YOLOv5改进的YOLOv4算法4.1TripleLoss损失函数的应用

（Yolov4提出）

yolov1到yolov3的梳理：YOLO总结，从YOLOv1到YOLOv3_追忆苔上雪的博客-CSDN博客首先说一点，就是yolov4的分支有点多，先梳理一下出现的顺序。

本文说明yolov4的网络改进和测试情况。文章目录1、前言2、Yolov42.1

该项目使用了YOLOv4目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪。

我们使用yolov3、yolov4、yolov5、yolov8等训练自己的权重时，需要有大量标注好的数据集，这里有两个好用的数据标注软件labelme和CVAT一、labelmelabelme：https

本文致力于让读者对以下这些模型的创新点和设计思想有一个大体的认识，从而知晓YOLOv1到YOLOv4的发展源流和历史演进，进而对目标检测技术有更为宏观和深入的认知。

imageimageOpenCV4.4新特性让我们先看一下OpenCV4.4的新特性：i.支持YOLOv4；i.SIFT专利到期，移入到了主存储库；i.ONNX：添加对Resnet_backbone（Torchvision

YOLOv7概念YOLOv7是基于YOLO系列的目标检测算法，由Ultra-Light-Fast-Detection（ULFD）和Scaled-YOLOv4两种算法结合而来。

$catkin_make2、下载darknet_ros包$cdsrc/$gitclonehttps://github.com/leggedrobotics/darknet_ros3、下载Yolov4

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

我们针对指针式仪表的读取设计了一种基于Im-YOLOv4-Tiny的表计识别算法。02基于Im-YOLOv4-Tiny的表计识别算法实现表计识别算法自动识别，共有四步：仪表数据集制作与处理及迁移学

3.1准备数据集3.2修改配置文件3.3训练4.推理测试1.PPYOLO模型简介PP-YOLO是PaddleDetection优化和改进的YOLOv3的模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv4

githubaddressinstallmodelanalysisyolov4性能分析例子中文博客介绍关于服务器延迟，并发性，并发度，吞吐量经典讲解clientpyexamples用于模型仓库管理，性能测试工具

yolov4-tiny-pytorch版的火焰检测，框架中包括已经训练好的火焰模型，该火焰模型是通过训练2000多张火焰数据集训练而成，下载后可直接运行检测1.使用环境cuda10.0，环境装好后使用nvcc-V

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

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Input:输入部分是YOLOv5的起点，接收输入图像并将其进行预处理，将图像大小调整为模型所需的输

5AlexNetVGGInceptionInception-v1(GoogLeNet)BN-InceptionResNetR-CNNR-CNNFastR-CNNFasterR-CNNYOLOYOLOv1YOLOv2YOLOv3YOLOv4RNN

目录前言目标检测1.YOLOV42.FasterR-CNN图像超分辨率在目标检测中的应用

YOLOV4训练自己的数据调优数据集整理网上的下载的数据集好多是XML格式的，而YOLO的数据集标签文件是txt格式的，这里提供方法将XML格式转为TXT格式的#!

对单张图像的检测，请参考：https://blog.csdn.net/qq_45445740/article/details/109659938#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacednn;usingnamespacestd;//初始化参数floatconfThreshold=0

YOLOv4YOLOv4在网络结构上没有大突破，不过使用学多小tricks，可以做面试经典，在YOLOv4可以看成YOLOv3加强版，所以YOLOv4与YOLOv3的预测大致一样13x13用于检测大目标

YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，使检测性能得到更进一步的提升。

所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧——赫尔曼·黑塞《德米安》测试结果YOLOv8是一种高效而准确的目标检测算法，它在YOLOv4的

对比维度YOLOv1YOLOv2YOLOv3YOLOv4YOLOv5backboneVGGdarknet19darknet53darknet53darknet53是否有anchor否是是是是anchor

文章目录0前言1课题背景2实现效果3相关技术3.1YOLOV43.2基于DeepSort算法的行人跟踪4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求

简单测试一下YOLOv4模型在NX和Nano上的推理速度，实际推理速度可能会有波动，如发现问题欢迎大家交流！JetsonCU

yolov4创新点这里只列举几个重要的：1、主干特征提取网络：DarkNet53=>CSPDarkNet532、特征金字塔：SPP，PAN3、分类回归层：YOLOv3（未改变）4、训练用到的小技巧：Mosaic

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

2.YoloV3核心基础内容2.1网络结构可视化Yolov3是目标检测Yolo系列非常非常经典的算法，不过很多同学拿到Yolov3或者Yolov4的cfg文件时，并不知道如何直观的可视化查看网络结构。

它是YOLO(YouOnlyLookOnce)算法的最新版本，在YOLOv4的基础上进行了改进。YOLOv5是一种端到端的深度学习模型，可以直接从原始图像中检测和定位目标。

ultralytics论文地址：说是将会发布论文官方说明文档：https://docs.ultralytics.com/YOLOv8网络解析**0前言****1网络结构****Backbone****YOLOv4

C#在工业上软件开发使用很多，但是如果要做深度学习的话，C#明显力不从心，为了解决C#在目标追踪中短缺，封装了一个bytrack的.NET库，可以通过这个库和yolov3/yolov4/yolov5/yolox

YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了改进，其运行速度大幅提升，最快速度达到140帧/秒。同时，YOLOv5的体积较小，权重文件比YOLOv4小近90%，这使得YOLOv5

1.无法安装opencv依赖包libjasper-dev无法定位软件包libjasper-dev2.编译opencv时报错缺少boostdesc_bgm.i文件把这个里面的所有文件添加到opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/中即可另外，如果报错没有features2d/XXX.hpp，可以直接将/opencv/modules/features这个文件夹拷贝到

Linux环境下使用opencv的dnn模块调用yolov4遇到的坑（纯CPU）一、问题描述Ubuntu安装opencv4.4，第一次编译完成安装成功，发现编译时少加了几个选项，于是重新编译，结果报如下错误

Linux环境下使用opencv的dnn模块调用yolov4遇到的坑（纯CPU）1.改CMakeList.txt向CMakeLists.txt中的find_package(OpenCV4REQUIREDopencv_coreopencv_imgprocopencv_highguiopencv_calib3dopencv_videoioopencv_imgcodecs

src(convolutional_kernels.cu:forward_convolutional_laver_gpu()cuDNNError:CUDNN_STATUS_BAD_PARAM问题：目测是yolov4

1、安装nvidia驱动和cudnn,不熟悉的小伙伴请移步：Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN及突破NVENC并发限制_ubuntu20.04安装显卡驱动_BetterJason的博客-CSDN博客2、编译opencv，不熟悉的小伙伴请移步:ubuntu20.04和centos8平台opencv4.5.3&opencv_contrib编译_BetterJason的

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。

最近在看yolov4的pytorch源码，下面的这段代码，有些疑问，涉及到了running_mean和running_vardefload_conv_bn(buf,start,conv_model,bn_model

目录一、前言二、YOLOv4（1）一个集成了Bag-of-Specials(BoS)的增强架构。（2）集成了Bag-of-freebies（BoF）的高级训练方法。（3）自我对抗训练（SAT）。

目录基于改进的YOLOX目标检测算法研究目标检测相关理论基础2.1深度学习2.2目标检测