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YOLOv4 的各种新实现、配置、测试、训练资源汇总

2020-4-28 10:17| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 44145| 评论: 0|来自: 我爱计算机视觉

摘要: YOLOv4 没有理论创新,而是在原有YOLO目标检测架构的基础上增加了近年CNN改进的众多技术,从数据处理到网络训练再到损失函数,遵行“拿来主义”,加上漂亮的工程实践,打造实现最佳速度与精度平衡的目标检测新基准! ...
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
https://github.com/xiao9616/yolo4_tensorflow2

2、YOLOv4 的 TensorFlow 实现.
持续更新
使用说明及设备介绍详细
https://github.com/rrddcc/YOLOv4_tensorflow

3、YOLOv4 的 TensorFlow 实现.
https://github.com/klauspa/Yolov4-tensorflow

4、YOLOv4 的 PyTorch 实现
https://github.com/GZQ0723/YoloV4

5、YOLOv4(TensorFlow后端)的 Keras 实现
https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4


6、YOLOv4 的 PyTorch 实现
https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4


7、YOLOv4-QtGUI
Windows 10环境下,YOLOv4-QtGUI是用QT和OpenCV开发可视化目标检测界面,可简单选择本地图片、或摄像头输入来展示检测结果。
开发环境介绍、使用步骤详细
https://github.com/scutlrr/Yolov4-QtGUI

8、将 YOLOv4 模型转换到 tflite 中使用
将 .weights 转换为 .tflite 格式以获取 tensorflow lite。
https://github.com/hunglc007/tensorflow-yolov4-tflite


配置、训练、教程:
1、YOLOv4训练自己的数据模型
https://blog.csdn.net/yapifeitu/article/details/105749693
yolov4训练的时候会用一张动态图来显示训练的效果,如下所示:


由于设备问题,没有训练效果

2、Linux下配置运行YOLOv4!
基本环境:cuda=10.0,cudnn>=7.0, opencv>=2.4
https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/105748280#comments_12014895

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!
     https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/105761312

4、windows10+vs2017+opencv3.4.1配置YOLOv4
https://blog.csdn.net/weixin_39954922/article/details/105785460?fps=1&locationNum=2

5、YOLOv4在windows下的安装配置
http://www.luyixian.cn/news_show_354767.aspx

最后一组是在朋友圈看到的不同算法下的对比:


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