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YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection-论文链接-代码链接目录1、需求解读2、YOLOv4算法简介3、YOLOv4算法详解3.1YOLOv4网络架构3.2YOLOv4实现细节详解3.2.1YOLOv4基础组件3.2.2输入端细节详解3.2.3基准网络细节详解3.2.3Nec
初识YOLOv4首先从论文中的效果图可以看出，在平均精度（mAP）和速度上，YOLOv4远超YOLOv3版本（mAP提升了大约10个点，速度提升了大约12%）。目前工业界比较常用的目标检测算法有SSD、RetinaNet、MaskR-CNN、CascadeR-CNN、YOLOv3等等，而YOLOv4的提出可以说是继往开来。
该论文提出了五大improvements，二十多个实验的trick，具有很好的指导意义。YOLOv4在目标检测中的效果从上图中可以看出，YOLOv4相对于YOLOv3有很大的提升（mAP提升10个点，速度提升12%）。以下视频为YOLOv4在自动驾驶环境的
我们希望所设计的对象可以很容易地训练和使用。.例如，任何使用传统GPU进行训练和测试的人都可以获得实时、高质量和令人信服的目标检测结果，如图1所示的YOLOv4结果。.我们的贡献总结如下：.1、我们建立了一个高效而强大的目标检测模型。.它使得每个人...
作者：AmusiDate：2020-07-29来源：CVer微信公众号链接：CVPR引用量最高的10篇论文！何恺明ResNet登顶，YOLO占据两席！前言前不久，谷歌发布了2020年的学术指标（ScholarMetrics）榜单，CVPR位列AI领域排名…
总体来说，YOLOv4的论文称的上良心之作，将近几年关于深度学习领域最新研究的tricks移植到Yolov4中做验证测试，将Yolov3的精度提高了不少。虽然没有全新的创新，但很多改进之处都值得借鉴，借用Yolov4作者的总结。Yolov4主要带来了3点新贡献：...
Yolov1论文链接：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection.Yolov2解读：【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov2.Yolov3解读：【算法实验】能检测COCO并鉴黄的SexyYolo（含Yolov3的深度原理剖析）.【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov3.（您的点赞是对分享的最大认可...
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简介：笔者原本计划接着解读一篇有关NAS的文章的，奈何今天YOLOv4突然闪亮登场，经不住，那篇有关NAS的文章就只能后面再写了。好了，废话不多说，进入正题。论文链接代码链接前言：YOLO系列的网络都有一个共同的特点，即追求网络精度...
大白在之前写过《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理，但Yolov4后不久，又出现了Yolov5，虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比，但在COCO…
一张图梳理YOLOv4论文AlexeyAB大神继承了YOLOv3,在其基础上进行持续开发,将其命名为YOLOv4。并且得到YOLOv3作者JosephRedmon的承认,下面是Darknet原作者的在readme中更新的声明。...
YOLOv4论文翻译及总结借鉴文章:https://zhuanlan.zhihu/p/143747206自己关于YOLO-YOLOv3的记录链接:YOLO系列网络原理YOLOv4资源链接:论文:添加链接描述代码:python代码:h...
重磅更新!YoLov4最新论文!解读YoLov4框架!本文来源于公众号:计算机视觉社区今天YOLOv4在今明两天各大公众号肯定要炸锅!论文:https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf源码:https://...
我们希望所设计的对象易于训练和使用。如图1中的YOLOv4结果所示,任何人使用传统的GPU进行训练和测试,都可以获得实时、高质量和令人信服的目标检测结果。我们的贡献概括如下:我们开...
一、概述YOLOv4中,作者做了很多实验,把近年比较火的一些方法加入YOLO中,最终取得了速度和精度的提升。通过了解YOLOv4,我们就可以知道最近几年有哪些方法被提出来,整篇论文更像是一...
https://blog.csdn.net/Tang_Chuanlin/article/details/88806626
解读yolov4框架【饿了么】☺饿了么外卖漏洞,满20减2~20元随机☺论文地址和代码https://arxiv.org/abs/2004.10934v1代码:https://github/AlexeyAB/darkn...
一张图梳理YOLOv4论文AlexeyAB大神继承了YOLOv3,在其基础上进行持续开发,将其命名为YOLOv4。而且获得YOLOv3做者JosephRedmon的认可,下面是Darknet原做者的在...
YOLOv4这篇论文主要是介绍如何使用一些通用的新方法达到了最先进的实验结果,他们在COCO数据集上实现了65FPS的速度和精度为43.5%的AP的检测。这个是论文中YOLO...
目标检测经典论文翻译汇总:[翻译汇总]翻译pdf文件下载:[下载地址]此版为纯中文版,中英文对照版请稳步:[YOLOv4中英文对照版]