近日最火的莫过于 YOLOv4 的横空出世,CV君在第一时间进行了 YOLOv4的论文解读:
YOLOv4来了!COCO 43.5 AP,65FPS!实现速度与精度的最优平衡
得到了大家的广泛关注。
以下视频为 YOLOv4 在驾驶环境的测试结果:
来自 https://www.youtube.com/watch?v=VK2XnppfD_o
生成上述视频的命令:
./darknet.exe detector demo ../../cfg/coco.data ../../cfg/yolov4-1024.cfg ../../yolov4.weights ~/Desktop/0002-20170519-2.mp4 -thresh 0.2 -ext_output -out_filename ~/Desktop/output.avi
原 YOLOv4 是基于DarkNet框架的,已经有不少小伙伴在着手其他版本的实现:
1、YOLOv4 的 TensorFlow 2.0 实现
2、YOLOv4 的 TensorFlow 实现.
3、YOLOv4 的 TensorFlow 实现.
4、YOLOv4 的 PyTorch 实现
5、YOLOv4(TensorFlow后端)的 Keras 实现
6、YOLOv4 的 PyTorch 实现
https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4
7、YOLOv4-QtGUI
配置、训练、教程:
https://blog.csdn.net/yapifeitu/article/details/105749693
由于设备问题,没有训练效果
2、linux下配置运行YOLOv4!
yolov3的检测效果
yolov4的检测效果
3、linux下在pascal voc数据集上训练YOLOv4!
4、windows10+vs2017+opencv3.4.1配置YOLOv4
5、YOLOv4在windows下的安装配置
最后一组是在朋友圈看到的不同算法下的对比:
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