【YOLO系列】YOLOv4

最新推荐文章于 2023-10-19 13:47:27 发布
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分类专栏： 深度学习笔记🚀 文章标签： 深度学习 目标检测 神经网络
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YOLOv4是YOLOv3的改进版，整合了多种检测技巧，提升了性能。该模型旨在实现快速运行，适合生产环境，并通过数据增广、损失函数优化等方法提高精度。其网络结构包括CSPDarknet53作为backbone，结合SPP和PAN neck，以及YOLOv3 head。主要贡献在于对目标检测模型的效率和精度提升，适合单GPU训练。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

⭐ YOLOv4

参考文献：《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection（2020）》

YOLOv4是对YOLOv3的一个改进，总结了几乎所有的检测技巧，引用文献量超过100篇，又提出了一点技巧，然后经过筛选，排列组合，挨个实验哪些方法有效。实际上是一种技巧的堆叠，没有提出实质性的新内容，但确实提高了性能。

✔️诞生背景

YOLO原作者宣布退出CV界，YOLOv4的作者其实不是前三篇YOLO的一作，现在大量的网络模型并不能实时运行，且需要很多GPU训练，YOLOv4的目的就是可在生产系统中快速运行，并为并行计算进行优化，更容易训练和使用。

✔️网络结构

1. 目标检测模型概括

  • Input: Image, Patches, Image Pyramid

  • Backbones:

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【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
路人贾的博客
03-03 20万+
一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）
yolov5分割_一文读懂YOLO V5 与 YOLO V4
weixin_39528559的博客
10-25 2113
YOLO之父Joseph Redmon在今年年初宣布退出计算机视觉的研究的时候，很多人都以为目标检测神器YOLO系列就此终结。然而在4月23日，继任者YOLO V4却悄无声息地来了。Alexey Bochkovskiy发表了一篇名为YOLOV4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection的文章。YOLO V4是YOLO系列一个重大的更新，其在CO...
YOLOv4论文.pdf
07-23
从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。 YOLOv4原版论文，介绍了YOLOv4算法最新的研究成果。YOLOv4性能远超YOLOv3。
【无用】YOLOv4内容文档资源引用-自用
张百万
03-03 255
#YOLOv4图片资源 ##一、目标检测器 ###1.1输入图像处理（Input） 1.1.1Resize
yolov4论文怎么引用_YOLOV4-5学习记录
weixin_39996234的博客
12-12 1302
（个人学习记录，方便回头更快速定位知识点）(希望大佬们帮忙解决问题，指出问题)YOLOV4Paper_link：https://arxiv.org/abs/2004.10934Codelink：https://github.com/AlexeyAB/darknetYOLOV4-scalePaper_link：https://arxiv.org/abs/2011.08036Codelink：http...
yolov4论文怎么引用_等待YOLOv4的期间，它还在更新
weixin_39521835的博客
11-21 1023
作者：AmusiDate：2019-12-14来源：CVer 微信公众号链接：等待YOLOv4的期间，它还在更新前言前几天整理了：目标检测三大开源神器：Detectron2/mmDetectron/SimpleDet，很多 CVers 反映希望多看到这样的优质项目推荐（估计论文看烦了，哈哈）。在此推荐大家关注计算机视觉论文速递 知乎专栏，可以快速了解到最新优质的CV论文和学习资料。那么今天就给大家...
yolov4论文怎么引用_使用Deepstream部署你的YOLOV4模型
weixin_39752087的博客
12-10 775
YOLOV4又快又好，论文发出后nvidia官方也跟进推出了相应的插件来支持Deepstream的部署，现在给大家总结部署流程。 部署流程训练好yolov4的模型，准备.weights文件和cfg文件；使用pytorch把.weights文件转成onnx模型；在目标设备上使用TensorRT把onnx模型转成.engine文件；在目标设备上编译YoloV4插件；运行测试。其中1、2点在你自己服务器...
CPPC++_tensorort for yolo系列YOLOv10YOLOv9YOLOv8YOLOv7YOLOv6Y.zip
11-12
至于CPPC++_tensorort for yolo系列YOLOv10YOLOv9YOLOv8YOLOv7YOLOv6Y，这可能是对文件名的一种误拼写或简写，其真实意图可能是指该压缩包包含了专门针对YOLO系列的TensorRT优化工具集，涵盖了从YOLOv6到YOLOv10等多...
在pytorch中复现YOLO系列论文，包括YOLOv4，PP-YOLO，YOLOv5，YOLOv3等 .zip
11-26
内容简介安装说明快速开始预训练模型重要说明鸣谢如何贡献代码简介特性模型分享YOLODet提供了丰富的模型，涵盖最新YOLO检测算法的复现，包含YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3等YOLO系列目标检测算法。高度YOLODe通过...
深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解_江南研习社-优快云博客_深入浅
08-04
【深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解】 Yolo（You Only Look Once）系列是目标检测领域非常热门的算法，从Yolov3到Yolov4、Yolov5，再到最新的Yolox，这一系列算法在不断提升目标...
YOLO系列YOLOv1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）.pdf
05-13
YOLOv1作为YOLO系列的第一版，以其快速和简洁的设计引起了广泛的关注。相较于早期的目标检测算法，如R-CNN系列，YOLOv1采用了端到端的单阶段检测方法，极大地提高了检测速度。 传统的目标检测方法，如R-CNN，通常...
YOLOv4训练自己的数据集
10-19
结合https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=108905311博客，有问题留言
经典检测网络文献阅读笔记——YOLOv4
April_Liu的blog
07-11 417
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 介绍 贡献： 1.开发了一个简单高效的目标检测算法——YOLOv4，该算法可以使用普通的GPU（1080Ti和2080Ti）来训练 2.作者验证了在目标检测算法训练过程中不同的技巧tricks对实验性能的影响，这些trick主要包括Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials 3.作者修改了一些SOTA的算法，使得这些算法适用于单GPU上训练，这些算法包括CBN,PAN,SAM
YOLOv4 文献翻译阅读及拓展阅读（附拓展文献下载链接）
淋曦的进击手记
04-25 1884
先看看效果对比 YOLOv4 的运行速度是 EfficientDet 的两倍。使 YOLOv3 的 AP 和 FPS 分别提高 10%10\%10% 和 12%12\%12%，达到 43.5％43.5％43.5％ AP 和 656565 FPS。 一、概览 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934 源码地址：https://github.com/AlexeyA...
YOLOv4文献阅读笔记
学习记录分享
07-17 676
目录YOLOv4Object DetectorsBag of FreebiesBag of Specials如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 YOLOv4 文章首先介绍了检测器的一般架构，然后将YOLOv4所综合的各种方法分为两部分内容介绍：bag of f
yolov4论文怎么引用_PP-YOLO何许模型？竟然超越了YOLOv4
weixin_39639622的博客
12-10 298
PP-YOLO评估显示出更快的推断(x轴)和更好的准确性(y轴)PP-YOLO评估指标显示出比现有的最新对象检测模型YOLOv4更高的性能。但是，提出者百度却谦虚的声明：无意介绍一种新颖的物体检测器。它更像一个配方，它告诉我们如何逐步构建更好的检测器。接下来让我们来介绍一下PP-YOLOYOLO发展历程YOLO最初是由约瑟夫·雷德蒙(Joseph Redmon)创作的，用于检测物体。物体检测是一种...
yolov4论文_YOLOv4算法解读（思维导图）和论文翻译
weixin_39555579的博客
11-21 1480
今天刷看到了YOLOv4之时，有点激动和兴奋，等了很久的YOLOv4，你终究还是出现了论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdfGitHub地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet首先附上对论文总结的思维导图，帮助大家更好的理解！ 下边是对论文的翻译，有些地方可能翻译的不是很准备，欢迎指正补充摘要有很多特征可以提高卷积神经...
毕业设计——基于Yolov4和Pytorch的无人机目标检测系统
白话机器学习
10-19 248
代码中的yolov4_tiny_weights_coco.pth和yolov4_tiny_weights_voc.pth是基于416x416的图片训练的。训练所需的yolov4_tiny_weights_coco.pth和yolov4_tiny_weights_voc.pth可在百度网盘中下载。链接: https://pan.baidu.com/s/1B37A_-Fcx8TsAK-M4hm90g 提取码: 5te5。VOC2007+2012训练集。VOC2007测试集。
论文解读：yolov4相关
pangxing6491的博客
11-20 160
YOLOv4 tricks解读（一）数据增强篇：https://www.cnblogs.com/monologuesmw/p/12932407.html
yolo和yolov8
最新发布
02-09
YOLOv8引入了一系列创新性的网络结构改良措施，这些改动旨在解决之前版本中存在的局限性并增强泛化能力。例如，在处理小型物体识别效率低下问题上有所改善；对于像瓶子、羊以及电视/显示器这样的细粒度分类项，YOLO...
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