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RSS订阅原创 YOLOv4 训练自己数据集
YOLOv4是一种目标检测算法，全称为You Only Look Once version 4。它是YOLO算法系列的最新版本，由Joseph Redmon和Alexey Bochkovskiy于2020年发布。YOLOv4通过将整个图像划分为多个网格，并为每个网格预测边界框和类别，实现了实时高效的目标检测。与传统的目标检测算法相比，YOLOv4具有更快的速度和更高的准确率。
2024-04-27 20:23:34
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原创 YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现
检测头则负责预测边界框和类别概率。最后，部署与应用阶段涉及将训练好的模型部署到实际应用场景中，并对模型进行性能优化、模型量化、模型融合等操作，以满足实际需求。模型评估与优化阶段通常包括使用标准数据集进行模型性能评估、调整模型超参数、模型剪枝与压缩等操作，以提高模型的性能和效率。YOLOv4 使用了一种综合的损失函数来训练模型，该损失函数通常由分类损失和回归损失组成，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。：用于调整模型参数以减小损失函数的值的算法，YOLOv4中使用的优化器包括自适应优化器等。
2024-04-03 16:44:18
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空空如也
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