YOLO v4 实现目标检测详细教程_yolov4

 

目录

前言

一、YOLO V4算法介绍

1.1 YOLOv4结构图

二、YOLO V4项目实现

2.1下载源代码，保存并解压

2.2下载训练的图片集

2.3利用label标注图片集

2.4将项目导入 Pycharm

2.5pycharm 环境配置

2.6运行yolo.py

2.7运行voc_annotation.py

2.8运行train.py

2.9运行predict.py

三、总结

3.1结果图片展示

3.2实验分析

3.3总结 

---

前言

YOLOv4，作为物体检测领域的杰出代表，以其卓越的性能和广泛的应用受到了广泛关注。本文将详细解析YOLOv4的原理，带您深入了解其背后的技术原理和设计思路。

一、YOLO V4算法介绍

YOLOv4的算法原理主要基于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），以实现高精度和高效率的物体检测。其核心原理可以概括为构建一个端到端的物体检测模型，该模型充分利用多尺度特征和多层次特征融合的方式进行物体检测。

1.1 YOLOv4结构图

具体来说，YOLOv4的算法流程可以分为以下几个关键部分：

1. 输入端：通常包含图片预处理阶段，例如将输入图像缩放到网络所需的输入大小，并进行归一化等操作，以便模型能够更有效地处理图像数据。
2. Backbone网络：主要是分类网络，用于提取通用的特征表示。在YOLOv4中，采用了CSPDarkNet53作为基准网络。这个网络结构通过使用Mish激活函数代替原始的ReLU激活函数，以及增加Dropblock模块，来进一步提升模型的泛化能力。
3. Neck网络：进一步提升特征的多样性和鲁棒性。YOLOv4利用SPP（空间金字塔池化）模块来融合不同尺度大小的特征图，同时使用自顶向下的FPN（特征金字塔网络）特征金字塔与自底向上的PAN（路径聚合网络）特征金字塔，以增强网络的特征提取能力。
4. Head网络：用于完成目标检测结果的输出。在YOLOv4中，使用了CIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数，以及DIOU_nms来代替传统的NMS（非极大值抑制）操作，这些改进有助于进一步提高算法的检测精度。

除了上述的核心结构，YOLOv4还采用了一系列称为“bag of freebies”（BoF）和“bag of specials”（BoS）的方法和技巧。BoF是指那些只改变训练策略或增加训练成本，但不增加推理成本的方法。而BoS是指那些只会少量增加推理成本，但能显著提高目标检测精度的模块和后处理方法。这些方法和技巧的引入，使得YOLOv4在保持高效率的同时，实现了更高的检测精度。

总的来说，YOLOv4通过结合深度学习和计算机视觉的最新技术，构建了一个强大而高效的物体检测模型，适用于各种复杂场景下的物体检测任务。

二、YOLO V4项目实现

2.1下载源代码，保存并解压

• 我是课堂老师发送的源代码压缩包，直接保存至U盘。
• yolov4代码地址：GitHub - bubbliiiing/yolov4-pytorch: 这是一个YoloV4-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。  

 ​​​​ 

2.2下载训练的图片集

• 在网页搜索自己想要标注的jpg图片通过图片下载扩展批量下载至“yolov4-pytorch-master\yolov4-pytorch-master\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages”中
• 注意：下载图片不得少于100张
• 下载的图片必须是jpg格式的图片

  

2.3利用label标注图片集

• labelImg的github地址：https://www.wpsshop.cn/w/运维做开发/article/detail/819645