YoloV4模型解析及TensorRT加速

最新推荐文章于 2025-10-21 21:30:52 发布
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#YOLO #YoloV4 #yolov3

本文探讨了Yolo目标检测模型的发展历程，从YoloV1到YoloV4，重点解析了YoloV4的核心特性，并提及使用TensorRT进行效率提升。

一. Yolo演化史

Faster RCNN诞生以后，目标检测准确度得到保证，但是two-stage的方式存在天然的效率缺陷，SSD和Yolo填补了这一空白，Yolo一共经历了4个版本。

模型 数据增强/训练 Backbone 网络特征层 性能对比 备注
Yolo v1   Lenet - maxPooling 每个点支持2个box    
Yolo v2

-随机裁剪、旋转

-色调、饱和度、曝光偏移

-混合训练集策略（coco + imagenet）

-多尺度训练

-对Anchor Box维度聚类
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linolzhang
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tensorRT安装及加速YOLOv4(tiny)
weixin_41170972的博客
09-05 1979
环境 cuda 10.1 cudnn 764 tensorRT安装 本文采用tkDNN的方法，根据YOLOv4 作者AlexeyAB推荐，可以支持(tiny) YOLO v1~YOLO v4的加速编译。其中，tkDNN-TensorRT 可以加速YOLOv4到 2倍（batch=1），3-4 倍（batch=4）。本文以tiny YOLOv4模型在TX2上测试，batch=1时大概提速50%左右。 安装包下载地址 cd Downloads tar -xvf TensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-
yolov4在nano上用tensorrt加速
chencaw的专栏
05-09 732
（1）工具的地址 GitHub - jkjung-avt/tensorrt_demos: TensorRT MODNet, YOLOv4, YOLOv3, SSD, MTCNN, and GoogLeNet （2）另外重要参考地址 Jetson AGX Xavier 实现TensorRT加速YOLOv4_围白的尾巴的博客-优快云博客_agx xavier 深度学习 YOLOv4-tiny转tensorrt_CLK688的博客-优快云博客_yolov4转tensorrt 1、操作流程 (1..
TensorRT-YOLOv4:tensorrt5，yolov4，yolov3，yolov3-tniy，yolov3-tniy-prn
03-20
TensorRT-YOLOv4 演示 表现 模型 input_size 显卡 模式 推理时间 608x608 gtx 1080Ti float32 23.3毫秒 416x416 gtx 1080Ti float32 13.0毫秒 608x608 gtx 1080Ti float32 18.2毫秒 416x416 gtx 1080Ti float32 10.0毫秒 608x608 gtx 1080Ti float32 3.31毫秒 416x416 gtx 1080Ti float32 2.01毫秒 608x608 gtx 1080Ti float32 3.05毫秒 416x416 gtx 1080Ti float32 2.01毫秒 包括预处理和后处理时间。 环境条件 gtx 1080Ti ubuntu 1604 TensorR
深度学习之YOLO系列YOLOv4
最新发布
m0_74977182的博客
10-21 1186
YOLOv4是目标检测领域的重要算法，在YOLOv3基础上进行了全面优化。主要改进包括：采用CSPDarknet53主干网络；引入SPP模块和PANet进行特征融合；使用CIOULoss优化损失函数；创新性地应用Mosaic和CutMix数据增强技术；改进DropBlock正则化方法和标签平滑技术；提出DIOU-NMS优化非极大值抑制；引入注意力机制和Mish激活函数。这些改进使YOLOv4在保持实时性的同时显著提升了检测精度，tiny版本可达120FPS处理速度。网络架构采用残差块设计，通过特征金字塔实现
yolov4_trt_ros:使用TensorRT引擎的YOLOv4对象检测器
05-17
带有TensorRT引擎的YOLOv4 该软件包包含yolov4_trt_node，可使用NVIDIA的TensorRT引擎执行推理 该软件包适用于YOLOv3和YOLOv4。 根据所使用的YOLO模型，相应地更改命令。 搭建环境 安装依赖项 当前环境： 杰特逊Xavier AGX ROS旋律 Ubuntu 18.04 Jetpack 4.4 TensorRT 7+ 依存关系： OpenCV 3.x版 numpy的1.15.1 Protobuf 3.8.0 皮丘达2019.1.2 onnx 1.4.1（取决于Protobuf） 使用以下命令安装所有依赖项 Install pycuda (takes awhile) $ cd ${HOME}/catkin_ws/src/yolov4_trt_ros/dependencies $ ./install_pycuda.sh In
YOLOv4 tensorrt推理 python版【附代码】
z240626191s的博客
10-23 2715
学了几天的tensorRT，又经过了几天的努力终于实现了YOLOv4 tensorRT推理，这篇文章将把这些成果开源出来，供大家免费使用。YOLOv4代码我采用的是b站up主，相信大家应该都比较熟悉这位大佬。关于trt的推理部分我是参考了官方YOLOV5 6.2版本。有关YOLOv4剪枝参考我另一篇文章：剪枝以后的模型也可以用tensorrt进行推理【理论是可行的，虽然我还没试】windows10cuda10.2cudnn8.2.1pytorch1.7python 3.7。
精选资源
工业级部署指南-YOLOv11模型量化与TensorRT加速全流程解析.pdf
02-16
该文档【工业级部署指南-YOLOv11模型量化与TensorRT加速全流程解析】共计 31 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均...
YOLOv11工业级部署：从模型量化到TensorRT加速全流程解析.pdf
02-17
该文档【YOLOv11工业级部署：从模型量化到TensorRT加速全流程解析】共计 28 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均...
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yolov5-onnx-tensorrt:如何使用 TensorRT 运行 yolov5 模型
05-29
此 Repos 包含如何使用 TensorRT 运行 yolov5 模型。 Pytorch 实现是 。 将 pytorch 转换为 onnx 和 tensorrt yolov5 模型以在 Jetson AGX Xavier 上运行。 支持推断图像。 支持同时推断多幅图像。 要求 请使用torch...
yolov8模型的TensorRT加速
02-10
Yolov8模型的TensorRT加速是一个深入探讨如何利用NVIDIA的TensorRT深度学习推理加速器来提升yolov8模型在实时图像处理和分析中的性能的主题。TensorRT是一种高性能的深度学习推理加速器和AI应用优化平台，能够显著...
yolov4模型经tensorrt加速
weixin_44533869的博客
08-11 1404
1.下载必要的脚本 git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git git clone -b archive https://github.com/ultralytics/yolov3.git 将以上两个脚本放置同一目录下； 或者采用笔者上传整理好的脚本文件 链接地址： 2.配置环境 下载pytorch离线安装包，放置pkg目录下。 torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 下载torchvision源码库
Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件
11-14
主要是Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件，可以直接调用，主要运用在物体识别、目标识别跟踪、人脸识别、无人机等应用领域。
YOLOv4-Deepstream:使用Deepstream通过TensorRT和多流输入加速YOLOv4
04-16
Deepstream 5.1 YOLOv4应用 该Deepstream应用程序展示了以高FPS吞吐量运行的YOLOv4！ PS-单击gif观看整个视频！ 指数 深度流设置 这篇文章假设您拥有功能齐全的Jetson设备。 如果没有，您可以在参考文档。 1.安装系统依赖项 sudo apt install \ libssl1.0.0 \ libgstreamer1.0-0 \ gstreamer1.0-tools \ gstreamer1.0-plugins-good \ gstreamer1.0-plugins-bad \ gstreamer1.0-plugins-ugly \ gstreamer1.0-libav \ libgstrtspserver-1.0-0 \ libjansson4=2.11-1 2.安装Deepstream 从此处将DeepStream 5.1 Jetson
0811-极智开发-解读Min-Max量化算法
02-28
0811_极智开发_解读Min-Max量化算法
yolov4-custom-functions:在TensorFlow，TFLite和TensorRT中实现的针对YOLOv4，YOLOv4-tiny，YOLOv3和YOLOv3-tiny的多种自定义功能
03-19
yolov4-自定义功能 在TensorFlow，TFLite和TensorRT中实现的YOLOv4，YOLOv4-tiny，YOLOv3和YOLOv3-tiny的各种自定义功能。 免责声明：此存储库与我的存储库非常相似： 。我创建此存储库是为了探索要用YOLOv4实现的编码自定义功能，它们可能会使应用程序的总体速度变差，并且就时间复杂度而言未对其进行优化。因此，如果您想使用TensorFlow运行最佳的YOLOv4代码，而不是转到我的其他存储库。这是一个探索可以使用YOLOv4创建的很棒的自定义和应用程序！ 实际中的对象计数器自定义功能演示！ 当前支持的自定义功能和标志 如果要创建一个自定义功能，请在“问题”选项卡中创建一个问题并提出建议！如果有足够多的人建议使用相同的自定义功能，我会Swift添加！ 入门 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env c
YOLOv4-tiny转tensorrt
weixin_44793285的博客
05-23 1681
文章目录前言一、环境配置二、转换过程1.下载源码2.编译源码3.准备转换文件4.转onnx5.转trt三、测试总结 前言 记录一下自己转成功的过程。 一、环境配置 Ubuntu18.04 CUDA10.1 cudnn7.6.5 python3.6 pytorch1.7.1+cu101 tensorrt6.0.1.5 onnx1.4.1（不是最新版本！！！） pycuda2019.1.1 二、转换过程 1.下载源码 去Github上下载大佬的代码，地址戳这里。 2.编译源码 下载好之后cd到文件中的plu
YOLOV4
qq_1191265562的博客
06-04 426
这篇文章写的真的太好了！https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206
使用自己的数据训练Yolov4-tiny模型，并用tensorrt运行（配置github host、编译安装opencv4.1.1+contrib和darknet、制作数据集、训练全流程）
qq_30841655的博客
04-07 5435
目录0. 修改host文件 （选做）1. 编译安装opencv 4.1.1+contrib2. 准备训练环境3. 制作自己的数据集4. 预训练权重和配置文件5. 创建训练配置文件6. 训练 0. 修改host文件 （选做） 这一步主要为了方便从github上下载东西。如果是私人电脑或者服务器，这样修改host是可以的，对于单位服务器，则不推荐修改host文件。 进入https://www.ipaddress.com/，分别查询以下三个github相关网址 输入 github.com ip地址为140.
TensorRT加速YOLOv4实战项目教程
weixin_42584758的博客
10-03 1248
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：介绍TensorRT如何优化深度学习模型，特别是YOLOv4目标检测系统。通过将YOLOv4模型从darknet转换为ONNX格式，并利用TensorRT进行优化，本项目提供了一个实战教程，展示如何将YOLOv4部署到TensorRT上以提高推理速度和效率。教程涵盖了模型转换、网络图构建、ONNX模型解析、优化与构建引擎以及执行推理的...
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