一、yolo-v4主要做了什么？ 通俗的讲，就是说这个YOLO-v4算法是在原有YOLO目标检测架构的基础上，采用了近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从 数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都有着不…

2021年10月13日 · YOLOv4 拥有43.5%mAP+65FPS ，达到了精度速度最优平衡, 作者团队：Alexey Bochkovskiy&中国台湾中央研究院. 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf. 代码链接： 在讲YOLOv4之前，先介绍一下两个包：Bag of Freebies (免费包)和Bag-of-Specials (特赠包) Bag of Freebies： 指的是那些不增加模型复杂度，也不增加推理的计算量的训练方法技巧，来提高模型的准确度. Bag-of-Specials： 指的是那些增加少许模型复杂度或计算量的训练技 …

YOLOv4, which stands for "You Only Look Once version 4," is a state-of-the-art real-time object detection model developed by Alexey Bochkovskiy in 2020. It achieves an optimal balance between speed and accuracy, making it highly suitable for real-time applications. YOLOv4's architecture incorporates several innovative features like Weighted ...

2020年8月6日 · YOLO (You Only Look Once) 是一個 one-stage 的 object detection 演算法，將整個影像輸入只需要一個 CNN 就可以一次性的預測多個目標物位置及類別，這種 end-to-end 的算法可以提升辨識速度，能夠實現 real-time 偵測並維持高準確度。 YOLO 的作法就是將輸入的影像切割成 SxS 的網格...

2025年2月20日 · YOLOv4, which stands for "You Only Look Once version 4," is a state-of-the-art real-time object detection model developed by Alexey Bochkovskiy in 2020. It achieves an optimal balance between speed and accuracy, making it highly suitable for real-time applications. YOLOv4's architecture incorporates several innovative features like Weighted ...

YOLOv4 网络的结构可分为四部分：输入端、主干网络 (Backbone)- 主干 特征提取 网络 、颈部网络 (Neck) - 加强特征提取 网络 和头部网络（Head）--用来预测（Prediction）下图为 YOLOv4 算法的网络框架示意图。 CBM：Yolov4网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Mish激活函数三者组成。 CBL：由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。 Res unit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。 CSPX：借鉴CSPNet网络结构，由三个卷积层和X个Res unint模 …

2024年11月1日 · Yolo V4 （You Only Look Once version 4）是一种先进的目标检测系统，于2020年推出。 作为Yolo系列 算法 的最新版本，Yolo V4继承了其前代版本的优点，并在此基础上进行了多项改进，使得其性能得到了显著提升。 本文将详细介绍Yolo V4的各个方面，包括其技术特点、应用场景以及与其他版本的比较。 Yolo V4基于深度 卷积神经网络，能够高精度实时检测图像中的目标。 它使用单个 神经网络，输入图像并输出所有目标的边界框和类别概率。 相比于 …

2020年4月23日 · We use new features: WRC, CSP, CmBN, SAT, Mish activation, Mosaic data augmentation, CmBN, DropBlock regularization, and CIoU loss, and combine some of them to achieve state-of-the-art results: 43.5% AP (65.7% AP50) for the MS COCO dataset at a realtime speed of ~65 FPS on Tesla V100. Source code is at this https URL.

YOLOv4 可以使用传统的 GPU 进行训练和测试，并能够获得实时的，高精度的检测结果。 与其他最先进的目标检测器的比较的结果如图1.1所示，YOLOv4 在与 EfficientDet 性能相当的情况下，推理速度比其快两倍。 相比 YOLOv3 的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%。 YOLOv4 贡献可总结如下： 提出了一种实时、高精度的目标检测模型。 它可以使用1080Ti 或 2080Ti 等通用 GPU 来训练快速和准确的目标检测器； 对 SOTA 方法进行改进，使其效率更高，更适合单 GPU 训 …

2020年12月10日 · 经过一系列的优化与改进，特别是今年 4 月份推出的 yolov4，使得它在准确度方面得到了大幅度的提升，另外，它还能达到实时检测（在 gpu 加持的情况下）。