Unified: 统一的架构，提供 end-to-end 的训练和预测。 Real-Time: 实时性，初代论文给出的指标 FPS 45 , mAP 63.4 。...YOLO v4: https://github.com/AlexeyAB/darknet 本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现，如何于 Docker 编译使用。...,target=/home/yolov4 \ joinaero/ubuntu18.04-cuda10.2:opencv4.4.0-darknet 进行推断： ..../darknet detector train /home/cfg/coco.data /home/cfg/yolov4.cfg /home/yolov4/coco2017/backup/yolov4_.../darknet detector train /home/cfg/coco.data /home/cfg/yolov4.cfg /home/yolov4/coco2017/backup/yolov4_
本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现，如何于 Ubuntu 18.04 编译，及使用 Python 接口。...主要内容有： 准备基础环境：Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python 编译应用环境：OpenCV, Darknet 用预训练模型进行推断：darknet 执行，...或 python 而 YOLOv4 的介绍或训练，可见前文《YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译，及训练 COCO 子集》。...cd darknet/ ....export MY_MODEL_DIR=~/Codes/devel/models/yolov4 export MY_COCO_DIR=~/Codes/devel/datasets/coco2017
YOLOv4于今年春天由Alexey AB在YOLO Darknet存储库中发布。YOLOv4主要是其他已知计算机视觉技术的集合，并通过研究过程进行了组合和验证。...YOLO脖子— YOLO脖子（上面选择了FPN）在传递到预测头之前对ConvNet图层表示进行组合和混合。 YOLO头部 —这是网络中进行边界框和类预测的部分。...Resnet是一个更流行的主干，它的执行优化了更多的框架，并且其参数少于Darknet53。交换此主干可以看到mAP的改进，这对PP YOLO来说是一个巨大的胜利。...因此，考虑到此结束预测来编辑训练损失函数很有用。此编辑也出现在YOLOv4中。 IoU意识 PP-YOLO网络添加了一个预测分支，以预测给定对象的模型估计的IOU。...在做出是否预测对象的决策时包括IoU意识会提高性能。 网络敏度 旧的YOLO模型不能很好地在锚框区域的边界附近进行预测。定义盒子坐标稍有不同是很有用的，以避免此问题。YOLOv4中也存在此技术。
DeepSOCIAL 是通过 YOLOv4 实现行人检测，再用 SORT 实现目标跟踪，并通过单目视觉IPM 逆透视映射实现距离估计，最终评估人群距离监测和风险评估。...最终选定了 YOLOv4 作为目标检测方法。...人员检测、ID分配、跟踪和移动轨迹展示效果 其中主要使用了卡尔曼滤波（Kalman Filter）结合匈牙利算法(Hungarian algorithm)解决动作预测和数据关联的问题。 ...%cd darknet !...from darknet2 import * # 载入 YOLOv4 架构network, class_names, class_colors = load_network("cfg/yolov4.cfg
DeepSOCIAL 是通过 YOLOv4 实现行人检测，再用 SORT 实现目标跟踪，并通过单目视觉IPM 逆透视映射实现距离估计，最终评估人群距离监测和风险评估。...最终选定了 YOLOv4 作为目标检测方法。...人员检测、ID分配、跟踪和移动轨迹展示效果 其中主要使用了卡尔曼滤波（Kalman Filter）结合匈牙利算法(Hungarian algorithm)解决动作预测和数据关联的问题。...%cd darknet !...sed -i 's/LIBSO=0/LIBSO=1/' Makefile 3.使用 Darknet 的 Python 接口 # 导入 Darknet 函数来执行对象检测 from darknet2 import
深度剖析目标检测算法YOLOV4 目录 简述 yolo 的发展历程 介绍 yolov3 算法原理 介绍 yolov4 算法原理（相比于 yolov3，有哪些改进点） YOLOV4 源代码日志解读...下图是 YOLOV4 源代码的页面，github: https://github.com/AlexeyAB/darknet ?...顺便说一句，YOLOV3 的作者也是认可 YOLOV4 的改进的，在 YOLOV3 的官网 https://github.com/pjreddie/darknet 也是给出了 YOLOV4 的链接。...主干网络 采用的是 darknet 53 层网络结构，去掉了全连接层，53 - 1 = 52 52 = 1+(1+2*1)+(1+2*2)+(1+2*8)+(1+2*8)+(1+2*4) 为什么要去掉全连接层...0.5表示左边 bounding box 与 dog1 有高度的重叠，将这个 bounding box 去掉； > 重复之前的操作，直至左边列表为空，
我们选择的cnn是ResNet, ResNext和Darknet。...我们将它应用到ResNet、ResNeXt和Darknet中，观察计算量的变化，如表2所示。 ?...图像分类与目标检测最大的区别在于，前者只需要识别图像中最大成分的类别，而后者需要预测图像中每个目标的位置和大小。在单级目标检测器中，利用与每个位置相对应的特征向量来预测该位置的目标类别和大小。...更好地预测物体大小的能力基本上取决于特征向量的感受野。在CNN的建筑中，与感受野最直接相关的是stage。...为了获得更好的速度/精度折衷，我们将第一个CSP stage转换为原始的Darknet残差层。 Neck: 为了有效地减少计算量，我们对YOLOv4中的PAN体系结构进行了CSP-ize。
下表给出了CSPNet应用到ResNet，ResNeXt与DarkNet时的FLOPs变化，可以看到：新的架构可以极大的降低计算量，ResNet降低23.5%，ResNeXt降低46.7%，DarkNet...图像分类与目标检测的最大区别在于：前者仅需要对图像中的最大成分进行分类，而后者则需要预测图像中每个目标的位置。...在单阶段目标检测器中，每个位置的特征向量用于预测类别、目标的大小，而目标大小的预测则依赖于特征向量的感受野。...Scaled-YOLOv4 接下来，我们将尝试把YOLOv4扩展到不同的GPU(包含低端和高端GPU)。 CSP-ized YOLOv4 YOLOv4是一种针对通用GPU设计的实时目标检测方案。...为得到更好的速度-精度均衡，作者将首个CSP阶段转换为原始的DarkNet残差层。 Neck 更有效的降低参数量，作者将PAN架构引入到YOLOv4中。
在Yolov4、Yolov5刚出来时，大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章，并且做了一些讲解的视频，反响都还不错。...① Yolov3相关资料 【视频】：深入浅出Yolov3（上）、深入浅出Yolov3（下） ② Yolov4相关资料 【视频】：深入浅出Yolov4（上）、深入浅出Yolov4（下） 【文章】：《深入浅出...还是Darknet53。...则会产生3*（20*20+40*40+80*80）*85=2142000个预测结果。 ② Anchor Free方式 而Yolox-Darknet53中，则采用Anchor Free的方式。...比如第3、10、15个锚框是正样本锚框，则对应到网络输出的8400个预测框中，第3、10、15个预测框，就是相应的正样本预测框。
框架原理 检测器通用结构 一个目标检测器总是由下列几个部分组成： input：图像，图像金字塔等 backbone：VGG16,Resnet-50,ResNeXt-101,Darknet53 neck：...sparse prediction：Faster RCNN,Fast RCNN,R-CNN two-stage的结构会比one-stage多出一个sparse prediction的步骤，也就是区域建议后的再次预测过程...YOLOv4结构 YOLOv4的结构和YOLOv3很类似，下图是YOLOv3的，首先YOLOv4换了backbone，由Darknet53换成了CSPDarknet53，Neck的部分修改比较大，...backbone CSPDarknet53是Darknet53结合了CSPNet，CSPNet实际上是基于Densnet的思想，复制基础层的特征映射图，通过dense block发送副本到下一个阶段，从而将基础层的特征映射图分离出来...CIoU loos YOLOv4使用CIoU loss，CIoU就是在DIoU的基础上增加了检测框尺度的loss，增加了长和宽的loss，这样预测框就会更加的符合真实框。
改进之处 多尺度预测 （引入FPN）。 更好的基础分类网络（darknet-53, 类似于ResNet引入残差结构）。...参见网络结构定义文件 yolov3.cfg https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg 基础网络 Darknet-53...https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4！...总结一下YOLOv4框架： Backbone：CSPDarknet53 Neck：SPP，PAN Head：YOLOv3 YOLOv4 = CSPDarknet53+SPP+PAN+YOLOv3 其中YOLOv4...对比一下：使用 darknet 架构的 YOLOv4 有 244 MB。这说明 YOLOv5 实在特别小，比 YOLOv4 小近 90%。这也太疯狂了！
起初，不同的作者提出一个新的YOLO "官方 "版本让人感觉很奇怪；然而，YOLOv4保持了相同的YOLO理念——实时、开源、端到端和DarkNet框架——而且改进非常令人满意，社区迅速接受了这个版本作为官方的...（2）主干网络 CSPDarknet-53骨干网络：YOLOv4采用了称为CSPDarknet-53的新的骨干网络结构，它基于Darknet-53，并通过使用CSP（Cross Stage Partial...（4）输出端 在YOLOv4中，确实引入了一种新的距离度量指标，称为CIOU。 CIOU是一种改进的目标检测损失函数，用于衡量预测框和真实框之间的距离。...相对于YOLOv4中的Darknet-53，CSPDarknet-53引入了跨阶级部分连接的想法，通过将特征图在通道维度上分为两个部分，将其中一部分直接连入下一阶段，以增加信息流动的路径，提高特征的传递效率...Backbone：用来提取图片特征，采用Darknet53。 Neck：用于特征融合，采用PAFPN。 Prediction：用来结果预测。
改进之处 多尺度预测 （类FPN） 更好的基础分类网络（类ResNet）和分类器 darknet-53,见下图。 分类器-类别预测。...参见网络结构定义文件https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg 基础网络 Darknet-53 ?...：https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4！...总结一下YOLOv4框架： Backbone：CSPDarknet53 Neck：SPP，PAN Head：YOLOv3 YOLOv4 = CSPDarknet53+SPP+PAN+YOLOv3 其中YOLOv4...感受一下YOLOv4实验的充分性（调参的艺术）: ? ? 感受一下性能炸裂的YOLOv4实验结果: ? ? ? ?
改进之处 多尺度预测 （引入FPN）。 更好的基础分类网络（darknet-53, 类似于ResNet引入残差结构）。...参见网络结构定义文件 yolov3.cfg https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg 基础网络 Darknet-53...：https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4！...总结一下YOLOv4框架： Backbone：CSPDarknet53 Neck：SPP，PAN Head：YOLOv3 YOLOv4 = CSPDarknet53+SPP+PAN+YOLOv3 其中YOLOv4...对比一下：使用 darknet 架构的 YOLOv4 有 244 MB。这说明 YOLOv5 实在特别小，比 YOLOv4 小近 90%。这也太疯狂了！
它主要有以下几点改进： 网络结构 Yolov2采用了Darknet-19特征提取网络，网络结构图如下所示： YOLOv2采用了一个新的基础模型（特征提取器），称为Darknet-19，包括19个卷积层和...网络结构 YOLO v3在之前Darknet-19的基础上引入了残差模块，并进一步加深了网络，改进后的网络有53个卷积层，取名为Darknet-53，网络结构图如下所示： 上图三个蓝色方框内表示...与Darknet-19对比可知，Darknet-53主要做了如下改进： 没有采用最大池化层，转而采用步长为2的卷积层进行下采样。...在YOLOv4中，将原来的Darknet53结构换为了CSPDarknet53，这在原来的基础上主要进行了两项改变： 将原来的Darknet53与CSPNet进行结合。...(4)YOLOv3 Head 在YOLOv4中，继承了YOLOv3的Head进行多尺度预测，提高了对不同size目标的检测性能。
不过在目标检测Yolov3中，去掉FC层，不过为了方便称呼，仍然把Yolov3的主干网络叫做Darknet53结构。...2.3 核心基础内容 Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage中非常经典的算法，包含Darknet-53网络结构、anchor锚框、FPN等非常优秀的结构。...不过这里需要注意几点： 注意一： Yolov3的FPN层输出的三个大小不一的特征图①②③直接进行预测，但Yolov4的FPN层，只使用最后的一个76*76特征图①，而经过两次PAN结构，输出预测的特征图...因为还存在一种不足： 问题：状态1、2、3都是预测框在目标框内部且预测框大小一致的情况，这时预测框和目标框的差集都是相同的，因此这三种状态的GIOU值也都是相同的，这时GIOU退化成了IOU，无法区分相对位置关系...Yolov4中采用了CIOU_Loss的回归方式，使得预测框回归的速度和精度更高一些。
改进之处 多尺度预测 （引入FPN）。 更好的基础分类网络（darknet-53, 类似于ResNet引入残差结构）。...参见网络结构定义文件 yolov3.cfg https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg 基础网络 Darknet-53...https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4！...感受一下YOLOv4实验的充分性（调参的艺术）: ? ? 感受一下性能炸裂的YOLOv4实验结果: ? ? ? ?...对比一下：使用 darknet 架构的 YOLOv4 有 244 MB。这说明 YOLOv5 实在特别小，比 YOLOv4 小近 90%。这也太疯狂了！
大神接棒，YOLOv4来了！ 当大家以为再也见不到YOLOv4的时候，然鹅今天 YOLOv4 来了！ YOLOv4的作者阵容里并没有Joe Redmon，也验证了大神曾说不再继续CV研究的这条消息。...接着往下看 YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknet ?...因为他就是darknet另一个github版本的维护者，也就是YOLOv4的代码库： https://github.com/AlexeyAB/darknet 据Amusi 猜测推断，Alexey Bochkovskiy...这里对Alexey不过多赘述，想了解的同学可以看一下：等待YOLOv4的期间，它还在更新 值得一提的是，这个版本的darknet的提交数已经来到 1777 次。...//github.com/AlexeyAB/darknet 大家一定被文章开头的图片吸引了，位于图中靠右上角的YOLOv4 多么"亮眼"，越靠右上角意味着AP越高、速度FPS越快！
实际工作中，目标检测 yolov3 或者 yolov4 模型移植到 AI 芯片中，经常需要将其先转换为 caffe1.x 模型，大家可能或多或少也有这方面的需求。...克隆 GitHub 上的转换工具项目： git clone https://github.com/ChenYingpeng/darknet2caffe.git 将 darknet2caffe/caffe_layers...将 darknet2caffe/caffe_layers/mish_layer 下的 mish_layer.cpp、mish_layer.cu 文件和 darknet2caffe/tree/master...在 darknet2caffe 目录下，输入以下命令： python darknet2caffe.py ./yolov3.cfg ./yolov3.weights ....至此，yolov3/yolov4 转换为 caffe 模型完成！
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