YOLO算法理解YOLOv4BagofspecialsCross-stagepartialconnections(CSP)SpatialPyramidPooling（SPP）PANpath-aggregationblockSAMMishactivationMulti-inputweightedresidualconnections（MiWRC）BagoffreebiesMosaic方法ClasslabelsmoothCmBN和Dynamicmini-ba

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，再到医疗健康，其影响力无处不在。然而，当我们把目光转向中国的农业领域时，一个令人惊讶的事实映入眼帘——在这片广袤的土地上，农业生产仍然大量依赖人力，而非智能机械化。与此同时，国外的农业生产

YOLO型号之所以闻名遐迩，主要有两个原因：其速度和准确性令人印象深刻，而且能够快速、可靠地检测图像中的物体。上回我解释了YoloX，今天从Yolov6开始。YOLOv6：面向工业应用的单级物体检测框架美团视觉人工智能事业部（MeituanVisionAIDepartment）于2022年9月在ArXiv上

Ubuntu下darknetyolo4的编译首次编辑：24/5/17/23:16最后编辑：24/5/18/12:47参考链接YOLOv4-darknetinstallationandusageonyoursystem(Windows&Linux)InstallingandBuildingDarknet官网0说明此博客只记录darknetyolo4+opencv的编译安装，不涉及cuda和cuDNN

文章目录概要整体架构流程技术名词解释技术细节小结源码链接：GitHub-AlexeyAB/darknet:YOLOv4/Scaled-YOLOv4/YOLO-NeuralNetworksforObjectDetection(WindowsandLinuxversionofDarknet)概要1.1模型架构YOLOv4项目实现了YOLOv4算法的网络架构，

YoloV4可以用opencv4.0以上加载和使用。但是Lazarus只能支持到opencv2.4.13。所以不能直接使用yolov4，后来只好用VC写了一个dll，调用Opencv4.81再调用YoloV4。在Lazarus下调用这个dll就可以用yolov4了，方法如下一、声明dll库//初始化Yolo库functionYoloInit(cfgfile:pchar;wfil

最近又整了一块jetsonnano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。1、jetsonnano变化之前也玩过jetsonnano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了最大的区别就是原来使用那个烧录软件给sd卡

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是指一种使计算机具有人类智能的科学和技术。人工智能的主要目标是让计算机能够理解自然语言、进行逻辑推理、学习自主行动、理解视觉和听觉等。人工智能的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、人工

一、mobileV1MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwiseseparableconvolution（深度可分离卷积块）能够有效降低参数量。对于常规卷积：假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。具体为，32个3×3

项目场景：我们用Anaconda创建了虚拟环境，并且想通过U盘拷贝的方式实现虚拟环境的迁移，可以通过虚拟环境打包的方式来实现。迁移环境打包1.首先要安装一个打包工具condainstall-cconda-forgeconda-pack2.进入到开发环境进入到开发环境中去sourceactivate****或者con

 yolov4论文:《YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》yolov4整体框架借鉴b站一位up的图： 相比于yolov3改进之处网络结构:Backbone:DarkNet53=>CSPDarkNet53Neck:SPP,PANHead:Yolov3没有改优化策略：Mosaic数据增强LabelSmoothing平滑CIOU

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摘要：本文介绍了一种MATLAB实现的目标检测系统代码，采用YOLOv4检测网络作为核心模型，用于训练和检测各种任务下的目标，并在GUI界面中对各种目标检测结果可视化。文章详细介绍了YOLOv4的实现过程，包括算法原理、MATLAB实现代码、训练数据集、训练过程和图形用户界面。在GUI界面中，用户

1.算法描述        YOLOv4的深层网络包括SPP模块、PANet模块、YOLOHead模块和部分卷积，其主要作用是加强目标特征提取并获取预测结果。SPP模块的输入端和输出端各连接一个三次卷积块，每个三次卷积块包含2个1×1卷积和1个3×3卷积。PANet模块包含特征层堆

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Yolov4前言网络结构​ Backbone:CSPDarknet53​Neck:SPP,PAN​Head:yolov3PAN（PathAggregationNetwork）结构其实就是在FPN（从顶到底信息

                                                    

源码下载：https://gitee.com/ai_samples/atlas_mindxsdk_samples/blob/master/contrib/cv/object_detection/image_yolov4一、安装昇腾驱动先安装昇腾驱动，昇腾驱动请参考

摘要1，介绍2，相关工作3，模型缩放原则4，Scaled-YOLOv45，实验总结Reference参考资料ScaledYOLOv4的二作就是YOLOv4的作者AlexeyBochkovskiy。摘要作者提出了

ScaledYOLOv4模型最主要的贡献在于通过理论系统分析和实验证了模型缩放的原则，进一步拓展了CSPNet方法，并基于此设计了一个全新的Scaled-YOLOv4，Scaled-YOLOv4

一，ScaledYOLOv4摘要1，介绍2，相关工作2.1，模型缩放3，模型缩放原则3.1，模型缩放的常规原则3.2，为低端设备缩放的tiny模型3.3，为高端设备缩放的Large模型4，Scaled-YO

YOLO发展至YOLOv3时，基本上这个系列都达到了一个高潮阶段，很多实际任务中，都会见到YOLOv3的身上，而对于较为简单和场景，比如没有太密集的目标和极端小的目标，多数时候仅用YOLOv2

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如果希望先训练PASCALVOC数据集，可以按顺序阅读，如果想直接训练自己的数据集，可以先看编译darknet部分，然后直接跳到训练自己的数据集部分。yolov4出来有一段时间了，我也用yo

记录基于NCNN的YOLO4网络转换并推理成功的过程。NCNN模型结构：NCNN吃专有的网络格式，所以在使用NCNN对通用网络进行转换之前，必须将其转换为NCNN支持的网路格式。NCNN的模型有