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

最新推荐文章于 2025-03-21 19:24:53 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
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）
Snu77的博客
02-23 3万+
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。
YOLOv9改进策略目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
05-13 1万+
Hello，各位读者们好本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程50余篇其中包含RepNCSPELAN4、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv9文档并不能在优快云上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。
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
YOLOv4目标检测：原理与源码解析
bai666ai的博客
07-02 5195
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 ...
YOLOv5
最新发布
Yf18005429102的博客
03-21 1082
由于不同版本的yolov5文件结构有所改变，所以以下的介绍并不是唯一的，但是作用上大差不差。以下是对于文件中个文件的详细解释，如果你想深入了解可以看看，如果你想快速入门也可以跳过文件结构介绍，在后面的实战中我会介绍需要修改的文件和流程。文件结构如下yolov5/├── data/ # 数据集和配置文件├── models/ # 模型定义文件├── classify/ # 完成分类任务从训练到部署的全流程├── utils/ # 工具函数。
学习笔记（4):Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析-YOLOv4网络结构
myhzs的博客
11-17 529
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...
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
myhzs的博客
11-17 179
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...
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 2890
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
目标检测常用算法原理+实践精讲---学习笔记以及人脸检测相关问题总结
聪哥965
02-03 2838
文章目录1.传统目标检测方法1.1 Viola-Jones (人脸检测)1.2 HOG+SVM (行人检测、Opencv实现)1.3 DPM (物体检测)2.One stage2.1 Yolo体系变化2.2 YOLO网络结构是怎样的？2.3 YOLO的输入、输出、损失函数分别是什么？2.4 YOLO怎样预测？2.5 YOLOv3不使用Softmax对每个框进行分类的原因？2.6 YOLOv3的架构2.7 为什么SSD对小目标检测效果不好?3.Two stageFaster R-CNNFaster RCNN的
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究
qq_36130719的博客
08-01 1249
在Darknet深度学习框架支撑下，注重精度速度均衡化的YOLO系列算法结 合新算法思想，不断推陈出新。而YOLO系列经典算法YOLOv3，继承了YOLOv1、 YOLO9000[ 61]算法精度高、推理速度块、检测种类多的优势，综合提高了各大尺 度目标的检测精度，算法思想如下：(1) 基于残差网络构建的骨干网络Darknet53，基本模块为下采样和残差块 的连续组合，详细结构见表2.1。下采样模块一方面可以降低网络计算量，另一 方面也增大了感受野，提高对大目标的检测性能；
目标检测最强算法YOLOv4 源码（source：GitHub）
05-15
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
c++调用YOLOV4实现目标检测
06-19
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
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
11-17 319
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...
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
09-01 243
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
09-01 247
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（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
09-01 642
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...
YOLOv4原理与代码实例讲解
AI天才研究院
09-20 1130
YOLOv4原理与代码实例讲解 关键词： 目标检测（Object Detection） YOLOv4（You Only Look Once version 4） 锚
一文看懂YoloV4 | YoloV4最新解读！Yolov4重磅推出！yolov4深入理解！
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王博（Kings）的博客
04-24 2万+
刚刚在看论文的时候发现yolov4竟然悄无声息的出现了！！！ 太棒了！！！ https://arxiv.org/abs/2004.10934v1 代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet 据说有许多功能可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。 需要在大型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。 某些功能仅在某些模型上运行，并且仅在某些...
OpenPose与YOLOv5人体姿态识别算法实战
- **原理**: OpenPose使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并结合后处理步骤来识别和定位人体关键点。它利用多阶段的多任务学习框架，逐步细化特征，并生成精确的估计结果。 - **应用**: OpenPose广泛应用于手势...
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