yolo4車輛檢測算法論文 YOLOv4目標(biāo)檢測算法是什么？

發(fā)布時間：2023-09-10 01:01:01 作者：知網(wǎng)小編 來源：educationmanagementsystem.com

YOLOv4目標(biāo)檢測算法是什么？

上圖展示了YOLOv4目標(biāo)檢測算法的整體框圖。 對于一個目標(biāo)檢測算法而言，我們通?？梢詫⑵鋭澐譃?個通用的模塊，具體包括： 輸入端、基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)、Neck網(wǎng)絡(luò)與Head輸出端 ，對應(yīng)于上圖中的4個紅色模塊。 輸入端 -輸入端表示輸入的圖片。 該網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像大小為608*608，該階段通常包含一個圖像預(yù)處理階段，即將輸入圖像縮放到網(wǎng)絡(luò)的輸入大小，并進行歸一化等操作。

《yolo v4》論文鏈接是什么？

YOLO V4的論文鏈接 在這里 ,名為《 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 ，相信大家也是經(jīng)?？吹竭@幾個詞眼：大神接棒、YOLO V4來了、Tricks 萬花筒等等。 沒錯，通過閱讀YOLO V4的原文，我覺得它更像一篇 目標(biāo)檢測模型Tricks文獻綜述 ,可見作者在目標(biāo)檢測領(lǐng)域的知識（煉丹技術(shù)）積累之多。 從本質(zhì)上，YOLO V4就是 篩選 了 一些 從YOLO V3發(fā)布至今，被用在各式各樣檢測器上，能夠 提高檢測精度 的 tricks ，并以YOLO V3為 基礎(chǔ) 進行改進的目標(biāo)檢測模型。

原作者yolo v4的代碼是什么？

原作者YOLO V4的代碼是基于C++的，如下： 這個解析起來太麻煩了，我找了個看起來不麻煩的，基于 Keras+Tensorflow 的，如下： 本次YOLO V4論文和代碼解析也將基于這個版本的進行的啦！

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