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yolov4是yolo系列中在前面三个版本基础上改进而来的第四个版本
yolov4运行了加权残差连接(WRC
),跨阶段部分连接(CSP
),跨小批量标准化(CmBN
),自对抗训练(SAT
),Mish
激活,马赛克数据增强,CmBN
,DropBlock
正则化,CIoU Loss
等多种调优手段来提高卷积神经网络(CNN
)的准确性。
本专题以操作为主,下面将从实际操作来讲述怎样利用该yolov4算法来实现对自己数据集的训练与检测。
源码地址:
https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch
代码结构
其中,
① img存放的是测试图片
② logs存放的训练的日志以及训练的模型
③ model_data存放的模型配置文件以及预训练模型
④ nets网络相关的代码
⑤ utils 存放的其他共性的接口文件
⑥ utils_coco存放的是处理coco格式数据的接口
⑦ kmeans_for_anchors.py 计算数据集的anchors
⑧ pr
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