yolov4

1 前言 基于项目的功能需求，需要将yolov4检测出的目标逐个裁剪出来，并保存到本地。 2 使用yolov4完成目标检测 本项目使用的是yolov4的PyTorch实现版本，源码可参见https

界面： 图片检测： 视频检测： pyqt5-yolov4 可视化界面代码分享： pyqt5可视化界面OpenCVdnn模块调用yolov4实现目标检测界面可视化（yolov

YoLoV3原理详解 Yolo的整个网络，吸取了Resnet、Densenet、FPN的精髓，可以说是融合了目标检测当前业界最有效的全部技巧。 一、backbone主网络 1、升级为Darknet-53 y

这篇文章主要讲怎样使用YOLOv4算法作者提供的YOLOv4源码来训练自己的数据集 运行环境的搭建和源码的测试可以参考我的上一篇文章Windows10YOLOv4Darknet训练自己的数据（一） 一、数据集制作

YOLOv4中，为了防止分类过拟合，使用了标签平滑Label Smoothing的技巧。 Label Smoothing最早源于论文《Rethinking the inception architecture for

前言 YOLO是一种目标检测方法，它的输入是整张图片，输出是n个物体的检测信息，可以识别出图中的物体的类别和位置。YOLOv4是在YOLOv3的基础上增加了很多实用的技巧，使得速度与精度

数据集准备 首先下载人头检测数据集： 在 https://github.com/HCIILAB/SCUT-HEAD-Dataset-Release 中下载 SCUT_HEAD_Part_B 数据集，里面是图片&#x

看了下yolov4的作者给的操作说明，链接如下：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-linux-using-make，有兴趣的可以

Yolov4 Coco pre-train 权重文件 也没什么好说的，512大小的 https://github.com/AlexeyAB/darknet/wiki/YOLOv4-model-zoo 对比过下面608的和512

Backbone 激活函数的定义–Mish import math import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F