学习笔记（4):Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析-YOLOv4网络结构

最新推荐文章于 2024-08-06 16:18:03 发布
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分类专栏： 研发管理 文章标签： windows yolov4 目标检测 原理 源码

立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/29865/429042?utm_source=blogtoedu

CSPNet 

Mish激活函数

CBM=卷积层+批归一化+Mish激活函数

Res unit 残差单元

CSP 5次下采样 32\1

CSP1  7个CBM

CSP2   9个CBM

CSP8   21个CBM

CSP4   13个CBM

一共72个CBM

每经过一个CSPn,进行一个下采样

FPN 特征金字塔网络

SPP 空间金字塔网络 四路池化

池化得到不同维度的特征，然后进行拼接

增加了感受野，提取上下位特征，没有网络处理速度的损失。

 

 

 

 

 

 

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析
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全网最全YOLOv5项目目录结构超详细分析。逐个文件注释，小白上手必备
YOLOv9 | 利用yolov9训练自己的数据集 -＞ 推理、验证（源码解读 + 手撕结构图）
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本文给大家带来的是全新的SOTA模型YOLOv9的基础使用教程，需要注意的是YOLOv9发布时间为2024年2月21日，截至最近的日期也没有过去几天，从其实验结果上来看，其效果无论是精度和参数量都要大于过去的一些实时检测模型，其主要创新点是两个分别是提出了Programmable Gradient Information​​（PGI）的结构以及全新的主干Generalized ELAN（GELAN）下面本文就手把手带大家来教大家如何使用自定义数据集训练YOLOv9模型，以及如何搭建环境，获取数据集/训练。
目标检测最强算法YOLOv4 源码（source：GitHub）
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如果Github下载较慢的话，可以使用这个文件 ，原github地址： ghttps://github.com/AlexeyAB/darknet
学习笔记（1):Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析-YOLOv4技术概览
myhzs的博客
11-17 318
需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往：《YOLOv4目标检测实战：原理与源码解析》 【为什么要学习这门课】 Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够，放码过来！ 代码阅读是从基础到提高的必由之路。尤其对深度学习，许多框架隐藏了神经网络底层的实现，只能在上层调包使用，对其内部原理很难认识...
YOLOv4目标检测：原理与源码解析
bai666ai的博客
07-02 5192
课程链接： https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/29816 YOLOv4是最近推出的基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 YOLOv4的实现darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，引入了许多新的目标检测技巧，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。 本课程将解析YOLOv4的实现原理和源码，具体内容包括： YOLOv4目标检测原理 神经网络及darknet的C语言实现，尤其是反向传播的梯度求解和误差计算 代码阅读工具及方法 ...
Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析
06-21
需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往：《YOLOv4目标检测实战：原理与源码解析》 【为什么要学习这门课】 Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够，放码过来！ 代码阅读是从基础到提高的必由之路。尤其对深度学习，许多框架隐藏了神经网络底层的实现，只能在上层调包使用，对其内部原理很难认识清晰，不利于进一步优化和创新。 YOLOv4是最近推出的基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 YOLOv4的实现darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。 【课程内容与收获】 本课程将解析YOLOv4的实现原理和源码，具体内容包括： - YOLOv4目标检测原理 - 神经网络及darknet的C语言实现，尤其是反向传播的梯度求解和误差计算 - 代码阅读工具及方法 - 深度学习计算的利器：BLAS和GEMM - GPU的CUDA编程方法及在darknet的应用 - YOLOv4的程序流程 - YOLOv4各层及关键
目标检测学习笔记（一）——YoloV4环境配置及代码实现
Stretch9776的博客
06-28 2859
文章目录前言环境配置参考一、yoloV3算法原理及实现yolov3 算法原理主干提取网络 Darknet53 介绍残差网络Darknet53预测部分训练部分其他参考二、YoloV4 算法原理YOLOV4改进的部分主干特征提取网络Backbone三、YoloV4 算法程序实现1 训练及预测步骤训练 P10VOC2007文件夹 和 voc2yolo4.pyvoc_annotation.pytrain.py预测 P11yolo.py 代码修改predict.py 预测说明train.py 参数说明P12coun
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【YOLOv8改进-注意力机制】EMA（Efficient Multi-Scale Attention）：基于跨空间学习的高效多尺度注意力
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-23 4464
【YO通道或空间注意力机制在许多计算机视觉任务中表现出显著的效果，可以生成更清晰的特征表示。然而，通过通道维度缩减来建模跨通道关系可能会对提取深度视觉表示带来副作用。本文提出了一种新颖高效的多尺度注意力（EMA）模块。该模块着重于保留每个通道的信息并减少计算开销，我们将部分通道重新调整为批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组内分布均匀。具体来说，除了在每个并行分支中对全局信息进行编码以重新校准通道权重外，这两个并行分支的输出特征还通过跨维度交互进一步聚合，以捕捉像素级的成对关系。
c++调用YOLOV4实现目标检测
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需要配置opencv和cuda的环境，配置之后可以直接运行生成检测之后的图片，yolov4.weights直接在网上下载就可以放到代码的目录下
YOLOv4目标检测
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YOLOv4目标检测,介绍YOLOv4使用方法，训练
学习笔记（4):Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析-神经元与激活函数
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11-17 176
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学习笔记（5):Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析-卷积神经网络原理
myhzs的博客
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学习笔记（5):Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析-YOLOv4损失函数
weixin_41599058的博客
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学习笔记（2):Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析-目标检测-YOLOv2原理
weixin_41599058的博客
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需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往：《YOLOv4目标检测实战：原理与源码解析》 YOLOv4是最近推出的基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 YOLOv4的实现darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。 本课程将解析YOLOv4的实现原理和源码...
学习笔记（3):Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析-目标检测-YOLOv3原理
weixin_41599058的博客
09-01 246
需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往：《YOLOv4目标检测实战：原理与源码解析》 YOLOv4是最近推出的基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 YOLOv4的实现darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。 本课程将解析YOLOv4的实现原理和源码...
目标检测 | yolov4 原理和介绍
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hhl_work的博客
08-06 2431
YOLOv4是一种高效且准确的目标检测模型，它在YOLOv3的基础上引入了多项改进，这些改进主要集中在网络结构的优化和训练技巧的更新上。论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.10934时间：2020年作者：Alexey Bochkovskiy代码参考：https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4大量的特征据说可以提高卷积神经网络(CNN)的精度。需要在大数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论证明。
目标检测算法YOLOv4详解
浩瀚之水的专栏
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YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述： YOLOv4介绍 YOLOv4框架原理 BackBone训练策略 BackBone推理策略 检测头训练策略 检测头推理策略 1.YOLOv4介绍 YOLOV4其实是一个结合了大量前人研究技术，加以组合并进行适当创新的算法，实现了速度和精度的完美平衡。可以说有许多技巧可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性，但是某些技巧仅适合在某些模型上运行，或者仅在某些问题上运行，或者仅在小型数据集上运行；我们来码一码这篇文
YOLOv9水果检测实战：源码解析与项目应用
资源摘要信息:"本资源提供了基于YOLOv9算法实现的水果目标检测系统的项目源码，适合进行深度学习和计算机视觉实战的开发者使用。YOLOv9是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本，该系列算法以其快速准确的...
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