yolov4

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Darknet yolov4训练过程

目录一、准备项目代码二、创建标注文件三、划分训练集、验证集与对应标签3.1.split_data.py3.2 xml2txt.py3.3 creattxt.py 四、cfg文件修改五、data/下新建配置文件六、训练七、推理八、出现上述错误，还是读取训练集路径存在问题一、准备项目代码项目代码https://gith

YOLOv4论文总结

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 原文链接： [2004.10934] YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection (arxiv.org) Abstract 摘要学界有大量的声称能够提升CNN的方法，在大量数据集中对这些改进方法进行验证，以及对他们进行理

YOLOv4安装和训练

环境 Windows：10YOLOv4OpenCV：4.5.3Visual Studio 2019：16.11CUDA：11.2.0_460.89_win10cudnn：11.2-windows-x64-v8.1.1.33 硬件 NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti OpenCV 4.5.3网址：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.5.3/ OpenCV 4.5.3下载链接：https://nchc.dl.s

【无标题】

YOLOv4 介绍及其模型优化方法一、YOLOv4 介绍 2020 年 4 月，YOLOv4 在悄无声息中重磅发布，在目标检测领域引起广泛的讨论。在 YOLO 系列的原作者 Joseph Redmon 宣布退出 CV 领域后，表明官方不再更新 YOLOv3。但在过去的两年中，AlexeyAB 继承了 YOLO 系列的思想和理念，在 YOLOv3 的

yolov4+cbam

yolov4+cbam@TOC import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F from tool.torch_utils import * from tool.yolo_layer import YoloLayer class BasicConv(nn.Module): def init(self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride=1, padding=0, dil

yolov5网络结构学习

（注：原文链接是深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解，我觉得这篇文章写的很好，所以自己手敲了一遍，并修改了很小一部分的细节，或者加了一些来自作者另一篇文章深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5核心基础知识完整讲解中的内容）（更：参考yolov5深度可视化解析，从los

Yolov4-tiny pth转onnx转tensorrt

Yolov4-tiny pth模型转换成onnx 载入模型并完成转换 def pth2onnx(pth_model,input,model_name): torch.onnx.export(pth_model, # 需要转换的模型 input, # 模型的输入

AI实战分享 | 基于CANN的辅助驾驶应用案例

摘要：什么是辅助驾驶？简而言之，就是借助汽车对周围环境的自动感知和分析，让驾驶员预先察觉可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。导读：基于昇腾AI异构计算架构CANN的辅助驾驶AI应用实战开发案例，不仅可以实时检测路面车辆，还能计算出车距，辅助驾驶员进行决策。此项目源码

yolov4项目记录4-测试过程

目录一、概述二、测试过程 1.参数准备 2.定义模型 3.获取必要数据 4.输入模型 5.锚框筛选 ①利用物体置信度筛选 ②获取种类 ③按照物体置信度排序 ④非极大抑制 6.画出外接框三、代码汇总一、概述训练之前，我们先把预训练的数据拿过来，并输入一张图进去，看一下具体的测试流

AI实战分享 | 基于CANN的辅助驾驶应用案例

摘要：什么是辅助驾驶？简而言之，就是借助汽车对周围环境的自动感知和分析，让驾驶员预先察觉可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。导读：基于昇腾AI异构计算架构CANN的辅助驾驶AI应用实战开发案例，不仅可以实时检测路面车辆，还能计算出车距，辅助驾驶员进行决策。此项目源码全部

树莓派+NCS2运行yolov4

上一篇在树莓派上搭建好了Openvino的环境，现在在此环境上运行yolov4。流程： Tensorflow模型：先将权重文件.weight转化为.pb文件，然后再转化为IR模型的.bin和.xml文件，最后部署到神经计算棒NCS2运行。 Pytorch模型：先将权重文件.pt转化为onnx格式，然后再转化为IR模型的.bin和.xml文

2、【KV260开发】yolov4模型训练、量化、编译、部署

前言由于毕业设计就是基于KV260搞智能监控那一套，因此主要关注深度学习应用这一块，硬件部门涉及比较少。通过Vitis AI官方手册可知，成功完成一个深度学习应用需要四个步骤：模型训练、量化、编译、部署。笔者就以YOLOv4模型为例进行一个演示，看看整个过程是否有坑！模型训练之前

YOLO v4相比较YOLO v3的改进之处

输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练BackBone主干网络：将各种新的方式结合起来，包括：CSPDarknet53、Mish激活函数、DropblockNeck：目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层，比如Yolov4中的SPP模块、FPN+PAN

【模型训练】ubuntu 编译 Darknet 与 YOLO 训练

欢迎关注我的公众号 [极智视界]，回复001获取Google编程规范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 大家好，我是极智视界，本文介绍了在 ubuntu 上编译 darknet 及 yolo 训练的方法。文章目录 1、编译 darknet1.1 编译 opencv1.2 编译 darknet 2、Yolo 训练2.1 制

windows + yolov4目标检测 + BM（SGM/SGBM）+ cuda实时运行 +双目定位工程实践代码

1. FLAG 一直想写一下完整的双目定位工程实践，奈何琐事不断，没有心情写，等过段时间工作、论文有着落之后一定补上，完成自己毕业前的小心愿。完整代码已经实现，且已经完成在上位机Qt软件上的部署，应用到了实体机器人上（简单用没问题）。实时运行速度27fps左右，定位精度近距离毫米级。内

关于YOLOV4 dataloader的详细理解

讲解之前 dataloader程序是对图片进行不同的调整以扩充数据量，同样的把与之对应的目标框进行调整这里引用的Bubbliiiing](https://blog.csdn.net/weixin_44791964?spm=1001.2014.3001.5509)关于YOLOV4的讲解一部分，并进行更改。YOLOV4 get_random_data import cv2 import n

YOLOv4如何训练自己的数据集

第一步：安装darknet 参考：Windows搭建Darknet框架环境-Yolov4-GPU_乐观的lishan的博客-CSDN博客 darknet的源码说明中也已经简单介绍了如何利用数据集训练网络第二步：制作VOC格式数据集网上搜集自己需要的数据集，或自己拍摄相关视频，然后提取帧图片大部分的网络公开数据集已经附带

darknet yolov3 yolov4转caffe 教程

在目标检测任务中，我们常使用yolov3, yolov4作为目标检测模型，在实际部署工作中，我们很多边缘设备需要把模型转换成caffe。在次记录下转换过程。　　我们需要在caffe框架中，添加所需要的层。这个转换工具可以参考github上一位大佬项目： git clone https://github.com/ChenYingpen

在Ubuntu20.04上训练YOLOv4-tiny

在Ubuntu20.04上训练YOLOv4-tiny 一、资料下载 1.yolov4 官方下载：https://github.com/AlexeyAB/darknet 网盘下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1HYiCANZZ4NPYFvMJ-cenFA 提取码：2rh0 2.yolov4-tiny.weights 官方下载：https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/da

YOLOV4技术讲解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206 参考文章输入端 moasic数据增强 Backbone cspdarknet53 NECK sspfpn+pan模块 Prediction *IOU-GIOU-DIOU-CIOU moasic数据增强 cspdarkent53网络 yolov4借鉴2019年cspnet设计经验，将其作为backbone设计 CSPNet论文地址：https://a

基于深度摄像头的yolov4算法应用（Realsense D435i）python

硬件使用的是教授提供的RealSense D435i摄像头深度值用来当作测距传感器识别工作在RBG图像上做文章融合了一些大佬们的code，ps:深度摄像头有专门的库（pyrealsense2），需要变通全部代码 # coding=utf-8 import pyrealsense2 as rs import numpy as np import cv2 import time

yolov4-pacsp-s

Scaled-YOLOv4 Backbone(yolov4-csp)：根据文章分析，当k大于1时，CSPNet才会比DarkNet计算量更少，因此，对于YoLov4的第一个CSPDarkNet层，将其改回为原来的DarkNet层。 PAN & SPP：将原来的PAN也CSP化。仍然将SPP插入到第一组CSPPAN中，这一步可减少40%的计算量。

pytorch源码解析系列-yolov4最核心技巧代码详解（3）- 数据处理以及图像增强

输入是啥？现在我们知道了yolo的模型，知道了模型获取的推理输出，在进入训练代码之前，我们需要了解到yolo数据的处理方式，以及用了何种图像增强方法。（不然连输入是啥都不知道，你怎么看的懂训练过程呢）数据载入其实数据载入这块没有必要单独拿出来说的，但是学会如何写collate functi

TX2跑通yolov4

TX2跑通yolov4 TX2环境配置： Ubuntu 18.04 cuda 10.2 cudnn 8.0.0 opencv 4.1.1 最终实现demo、调用板载摄像头跑yolov4。参考此文执行命令和修改Makefile文件： yolo4直接部署到TX2上参考此文执行命令： TX2利用yolov4实时目标检测参考此文解决报错 Failed to load module “c

pytorch源码解析系列-yolov4最核心技巧代码详解（3）- 训练过程

补一下源码地址我们先从简单的开始说起，怎么判断loss？IOU（交并比） IOU yolov4用了CIOU_loss 和DIOU_LOSS 简单说一下，有个具体了解，都是从左到右发展来的 IOUGIOUDIOUCIOU作用主要考虑检测框和目标框重叠面积在IOU的基础上，解决边界框不重合时的问题在IOU和GIOU的基础上，考虑边界框