關於 yolov4架構 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#11. yolov4 架構圖

YOLOv4 參考了EfficientDet 的架構及方式，使用了多輸入加權的殘差連接(MiWRC) 作為backbone ... YOLO V4的論文：《 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object ...

#12. 引爆全球AI 社群的YOLOv4，關鍵技術來自台灣中研院！ - 報橘

中研院資訊科學研究所所長廖弘源及博士後研究員王建堯，與俄羅斯學者博科夫斯基（Alexey Bochkovskiy）共同研發最新的YOLO 第四版（簡稱為YOLOv4），一舉 ...

#13. 一文了解YOLO-v4目標檢測 - 幫趣

通俗的講，就是說這個YOLO-v4算法是在原有YOLO目標檢測架構的基礎上，採用了 ... 下圖爲yolov4 網絡結構的採用的算法，其中保留了yolov3的head部分， ...

#14. 轉寄 - 博碩士論文行動網

論文名稱: 基於YOLOv4-tiny之低複雜度神經網路架構設計. 論文名稱(外文):, On the Design of Low Computation Complexity Architecture Based on YOLOv4-tiny Neural ...

#15. 目标检测经典之作——YOLOv4的前世今生（三）再次相遇

4.YoloV4核心基础内容4.1 网络结构可视化Yolov4的网络结构也可以使用netron工具查看，大白也是对照其展示的可视化流程图绘制的下方网络结构图。netron ...

#16. 关于yolov4的结构对比学习（yolov4/yolov4-tiny/scale yolov4）

三、yolov4-tiny的基础结构： 主要目的是分析一下各种yolov4的结构，不解析原理，只是可视化一些结构的模块。 首先明确一些前提： AB大神的darknet中提供的cfg ...

#17. 如何修改YOLOv4结构#272

如果我想对YOLOv4的结构做出修改，应该如何做呢？是只对.cfg文件修改就可以了吗.

#18. COCO最高精度，分別適合高低端GPU的YOLO - 壹讀

本文是YOLOv4的原班人馬（包含CSPNet一作與YOLOv4一作AB大神）在YOLO系列的 ... CSPNet可以應用與不同的CNN架構中，且可以降低參數量與計算量，同時還 ...

#19. 【YOLOv4探讨之二】 网络结构 - 程序员大本营

到了YOLOv4，结合以上三个趋势看：深度更深了，从v3标准版的总共107层，到v4发展至163层；结构继承了v3，使用了CSPDarknet53的结构，基于Darknet53，结构复杂了一些；新的 ...

#20. 知识精讲| Yolov3和Yolov4核心内容、代码梳理 - 新浪科技

Yolov3是目标检测Yolo系列非常非常经典的算法，不过很多同学拿到Yolov3或者Yolov4的cfg文件时，并不知道如何直观的可视化查看网络结构。如果纯粹看cfg里面 ...

#21. 卷積神經網絡的架構與資料擴充技術對工地人員姿勢識別之影響

Detection of Self-Build Data Set Based on YOLOv4 Network. In 2020 IEEE 3rd International Conference on Information Systems and Computer Aided ...

#22. YoloV4, 如何在自定義訓練中透過卷積神經網路的架構與參數

我想問在YoloV4中，如何在自定義訓練中透過卷積神經網路的架構與參數，提高目標檢測的mAP及IOU？ 是只能在Yolo的cfg 檔修改參數嗎？還是有其他途徑？

#23. YOLO v4它來了:接棒者出現,速度效果雙提升

最後，研究者選擇了CSPDarknet53 骨幹網絡、SPP 額外模塊、PANet 路徑聚合neck 和YOLOv3（基於錨的）head 作爲YOLOv4 的整體架構。 BoF 和BoS 的選擇.

#24. 可视化yolov4-tiny和yolov4网络结构图 - 程序员资料

参考这篇博客：netron。以下通过该工具显示了yolov4-tiny和yolov4的网络结构。

#25. YOLOv4團隊開源最新力作！1774fps、COCO最高精度

先前提出的CSPNet可應用於不同CNN架構上，可有效降低參數與計算量，同時提精度以及inference速度。論文中使用ResNet、ResNeXt、DarkNet，透過分析模型 ...

#26. YOLOv4 怎么学，看完这一篇就够了！

一、YOLOv4简介二、提出背景2.1 目标检测模型2.2 Bag of freebies（免费包） 2.3 Bag of specials（特色包） 三、改进方法3.1 网络结构的选择3.2 免费包和特殊包的 ...

#27. 全球搶用的物件偵測演算法上線最神速精準一眼揪出你有沒有 ...

YOLOv4 是一種利用人工智慧執行即時物件偵測(Object Detection)的技術， ... 他的成果引起YOLO網路架構維護者博科夫斯基(Alexey Bochkovskiy)的興趣， ...

#28. 適用自定義資料集在教學環境下學生行為之及時偵測

行為偵測 ； YOLOv4 ； 精準教育 ； SPP ； Dense Prediction ； behavior ... 教育中學習行為與學習環境，透過YOLOv4(You Only Look Once)這個網路架構，搭配Stanford ...

#29. COCO最高精度，分别适合高低端GPU的YOLO

YOLOv4 -large是专为云端GPU而设计的一种架构，主要目的在于获得更好的目标检测精度。作者基于前述分析设计了一个全尺寸的YOLOv4-P5并扩展得到了YOLOv4-P6和YOLOv4-P7。 其 ...

#30. yolov3 架構雜亂大全25-YOLOv3(v1-v4統整資料)簡介(下)

此環境中的PYNQ Python 模組可讓編程人員使用所需的Python API，且相比其它架構像是Faster R-CNN的實時性更… 深入淺出 Yolov3 和Yolov4_磐創AI - MdEditor ...

#31. YOLO V4 Tiny改进版来啦！速度294FPS精度不减YOLO V4 Tiny

2.1、模型结构. Yolov4-tiny使用特征金字塔网络提取不同尺度的特征图，进而提高目标检测速度，而不 ...

#32. 辨識錢幣紙鈔

能夠在單GPU 上訓練。 YOLOv4. 演進. Page 8. 03. 研究架構 ...

#33. 在使用YOLO 模型進行即時影片分析的邊緣裝置上偵測物件

如何使用YOLOv4 TensorFlow Lite 模型建立容器映像 7 分鐘. 練習- 使用YOLO 模型建立容器映像，並將其部署到IoT Edge 15 分鐘. 如何部署您的解決方案 4 分鐘.

#34. YOLOv4論文中文翻譯 - 台部落

YOLOv4 : 目標檢測最優速度和精度論文 ... 圖1 YOLOv4和其他SOTA模型比較。 ... 不適用於one-stage 目標檢測器，因爲這種檢測器屬於密集預測架構。

#35. 上达最高精度，下到最快速度，Scaled-YOLOv4：模型缩放显 ...

分享一篇今天新出的重要文章：Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network ... 虽然神经架构搜索也常被用于设计不同平台的一系列不同模型， ...

#36. YOLOV4-学习知识梳理 - 简书

CSPX：借鉴CSPNet网络结构，由卷积层和X个Res unit模块Concate组成。 SPP：采用1×1，5×5，9×9，13×13的最大池化的方式，进行多尺度融合 ...

#37. Yolov4/v5的創新點匯總！

YOLOv4 網絡結構. 圖片引自：江大白. YOLOv4整個網絡架構組成. Backbone: CSPDarknet53; Neck: SPP, PAN; Head: YOLOv3. YOLOv4 各部分使用到的Bags：Bag of Freebies ...

#38. 如何訓練YOLOV4與YOLOV5 - CH.Tseng

v5由於改用PYTorch則已是完全不同的架構了，但兩者使用的dataset格式是相同的。 步驟一: prepare training dataset. 先用Labelimg（https://github.com/ ...

#39. 107級

... RBFNet)，解決YOLOv4因網路架構設計上，在物件背景過於複雜或是雜訊干擾情況下，造成物件檢測結果輸出超出影像尺寸問題，並探討現今人工智慧因為透過演算法和數學 ...

#40. yolov4结构快速讲解(包会，不会我也没法哈哈) - BiliBili

#41. YOLOv5詳細解讀 - 磐创AI

前言在YOLOv4剛出1個月多的時間後，YOLOv5也非常快推出，但是其爭議滿滿.原因是沒有並沒有發布論文，且和YOLOv4來比，創新性不足.網路架構YOLOv5架構 ...

#42. YOLOV4结构 - 程序员信息网

1 yolov4网络结构2 特征图尺寸变化3 网络块3.1 CSPn 3.2 SPP.

#43. 4」演算法，是目前世界上最快最 - Facebook

中研院說明，YOLOv4是一種利用人工智慧執行即時物件偵測（Object Detection）的 ... 王建堯的研究成果引起YOLO網路架構維護者博科夫斯基的興趣，並主動向他聯繫，雙方 ...

#44. AI 辨識－以校園植物為例作者

YOLOV4 模型三架構主要由Backbone:CSPDarkNet53、Neck:SPP+PAN. 以及Head:YOLO Head 構成YOLO 辨識系統。其運作方式就如同上述神. 經網路的原理相似，在經過上一代YOLOV3 ...

#45. YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5簡介

darknet-53. 仿ResNet, 與ResNet-101或ResNet-152準確率接近,但速度更快.對比如下: 主幹架構的效能 ...

#46. YOLO V4 基於嵌入式設備的輕量化改進設計 - 資訊咖

該模型的Backbone架構是基於YOLOv4實現，但是可以用ShuffleNet的輕量級模塊代替CSP的高計算負荷的DenseNet，從而大大壓縮網絡。

#47. YOLOv4一作提出Transformer新架构：DPT！替代卷积网络做 ...

YOLOv4 一作提出Transformer新架构：DPT！ ... 这种ViT 架构代替了卷积网络作为密集预测任务的主干网络，获得了更好的细粒度和更全局一致的预测。

#48. Day-04:從YOLO v4 到YOLO v3 - HackMD

如上圖所示，YOLOv3 YOLOv4都是架構在Darknet之上，所以抽換不同的設定檔(cfg)以及權重檔(weights)理論上可以達成各種版本的抽換。這就是在鬼故事那篇提及的v5為何可以 ...

#49. 使用YOLO 进行目标检测的全功能可配置加速器,IEEE Access

我们考虑在嵌入式平台上实时运行YOLO 的硬件架构。 ... 和YOLOv4-Tiny，集成到基于RISC-V 的片上系统架构中，并在UltraScale XCKU040 FPGA（现场可 ...

#50. NVIDIA Jetson Nano使用Tensor RT加速YOLOv4神經網路推論

今天跟大家分享稍微深入一點的介紹YOLOv4，使用NVIDIA Tensor SDK， ... (cfg) 檔案需要更改成yolov4-tiny.cfg，因為yolov4跟yolov4-tiny的架構有所 ...

#51. YOLODet--YOLO系列网络结构图（YOLOv5，YOLOv4 - InfoQ ...

YOLODet--YOLO 系列网络结构图（YOLOv5，YOLOv4，PPYOLO，YOLOv3） ... 传送门：YOLODet-pytorch提供丰富的模型，涵盖最新YOLO检测算法的复现，包含YOLOv5、 ...

#52. YOLO v4它来了：接棒者出现，速度效果双提升 - 机器之心

在相关论文中，研究者对比了YOLOv4 和当前最优目标检测器，发现YOLOv4 在取得 ... 路径聚合neck 和YOLOv3（基于锚的）head 作为YOLOv4 的整体架构。

#53. 專訪中研院資訊科學研究所所長廖弘源YOLOv4精準落實智慧交通

YOLOv4 的架構結合CSPNet的回傳機制，協助深度學習(Deep Learning)的資料，能在回傳的時候更有效的被運用。此外，CSPNet提升浮點運算的處理速度，同時將特徵接受域( ...

#54. YOLOv4论文详细解读 - AI柠檬

最后，YOLOv4方案选择CSPDarknet53为骨架网络，SPP作为附加模块，PANet路径聚合作为颈部以及和YOLOv3（anchor based）的头部作为YOLOv4的体系结构。将来还 ...

#55. YOLOv4来了！COCO 43.5 AP，65FPS！实现速度与精度的最 ...

YOLOv4 没有理论创新，而是在原有YOLO目标检测架构的基础上增加了近年CNN改进的众多技术，. 从数据处理到网络训练再到损失函数，遵行“拿 ...

#56. 基于昇腾CANN的推理应用开发--YOLOv4目标检测（Python）

2.理解YOLOv4模型的网络结构及其数据预处理/后处理方式。 先导知识. 1.熟悉和掌握Python语言，具备一定的开发能力. 2.深度 ...

#57. 重磅！就在刚刚，吊打一切的YOLOv4 开源了！ - CodeAntenna

对于VPU而言，采用组卷积而不采用SE模块。 网路结构选择. 网络结构选择是为了在输入分辨率、网络层数、参数 ...

#58. 吊打一切：YOLOv4的tricks匯總 - 今天頭條

如下所示，YOLOv4聲稱擁有最先進的精度，同時保持高處理幀速率。 ... 下面是網絡架構設計的細節 ... 因此，YOLOv4的最終選擇是CSPDarknet53。

#59. yolov4结构图- 程序员宅基地

YOLOv4 结构图绘制过程参考了@木盏该博主的思路YOLOv3 结构图见下方链接https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381 可能有错误之处，欢迎大家批评指正 ...

#60. 【目標檢測】YOLOv4中的Mish激活函數

... 的“Bag of Freebies（BoF）”和在推理期間使用的“Bag of Special（BoS）”。 Bag of Special包含了用於YOLOv4架構的主干和檢測器的低計算成本模塊。

#61. YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集 - 代码交流

《YOLOv4目标检测：原理与源码解析》. YOLOv4-tiny来了. 版权申明：下图是白勇老师所绘制的YOLOv4-tiny网络架构图，如有引用和转载请链接本博客网址。 YOLOv4-tiny网络 ...

#62. 实时目标检测方法YOLO — 从V1 到V4 - 雨天等放晴

下面的图来自YOLOv4 的论文，检测的各个步骤和相应研究，我觉得分地挺好的。 ... YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection.

#63. YOLOv4 详解版！一句话总结：速度差不多的精度碾压 - 小黑电脑

作者选择架构主要考虑几方面的平衡：输入网络分辨率/卷积层数量/参数数量/输出维度。 一个模型的分类效果好不见得其检测效果就好，想要检测效果好需要以下 ...

#64. Yolo：基於深度學習的物件偵測(含YoloV3) | Mr. Opengate

Yolo 系列(You only look once, Yolo) 是關於物件偵測(object detection) 的類神經網路演算法，以小眾架構darknet 實作，實作該架構的作者Joseph ...

#65. Image processing - 國立成功大電子學位論文查詢

2, 楊佩姗, 基於改良YoloV4模型在肺部電腦斷層掃描影像上進行亞實質肺結節檢測 ... 7, 蔡依芸, 基於數位孿生架構之建築消防系統火災模擬

#66. 人工智能技術文章- 立達軟體科技股份有限公司 - LEADERG

將YOLOv4 演算法包裝成APP 工具，不需寫程式即可進行AI 訓練及推論，支援最新RTX-3090-24G ... YOLOv4 的前身，透過優化CNN 架構，降低20％運算量，但是精度維持不變。

#67. Yolov4 ppt

Viết lý thuyết CNN, yolov4, thực hiện và đánh giá mô hình. ... detection) 的類神經網路演算法，以小眾架構darknet 實作，實作該架構的作者Joseph Redmon 沒有用到 ...

#68. 关于yolov4的结构学习（yolov4/yolov4-tiny/scale yolov4）

目录一、yolov4中的基础结构： 1.Dark layer 2.rCSP(普通结构without SPP): 3.rCSP（SPP） 4.CSPUP 二、三种yolov4的结构对比： 三、yolov4-tiny的 ...

#69. YOLOv4重磅发布，五大改进，二十多项技巧实验 - 极术社区

时光荏苒，过去的五年，深度学习也在不断更新，从激活函数上，到数据增强，到网络结构，都有大量的创新。而YOLOv4这项工作， 可以说是既往开开。 如果用 ...

#70. YOLOV4的网络结构 - 拜师资源博客

[toc] yolov4的结构CSPDarknet53 … … … … … … … … SPP 接下来正式进入SPP结构PANet conv2D_79 的输入来自SPP conv2D_80 的输入来自第四 ...

#71. YOLOv5是真的嗎？並不比YOLOv4強 - VITO雜誌

YOLOv4 發佈不到2 個月，一個名叫YOLOv5 的目標檢測框架橫空出世，但它真的夠格繼承YOLO 之名並 ... 對比一下：使用darknet 架構的YOLOv4 有244 MB。

#72. 【深度學習】在Google Colab 上訓練自己的YOLOv4 模型

回到正題，在上一篇：【深度學習】在Google Colab 上創建YOLOv4 的運行 ... yolov4.cfg 則是用來告訴darknet 你模型的架構長的怎樣，基本上這個部分 ...

#73. Yolov5 Keras

YOLOv4 （Darknet架构）的权重文件为244MB。YOLOv5比YOLOv4小近90％。这意味着YOLOv5可以更轻松 ... Download our custom dataset for YOLOv4 and set up directories.

#74. 一眼揪出你有沒有超速！世界第一物件偵測技術：YOLOv4

中研院資訊科學研究所所長廖弘源及博士後研究員王建堯，與俄羅斯學者博科夫斯基（Alexey Bochkovskiy）共同研發最新的YOLO 第四版（簡稱YOLOv4），一舉 ...

#75. Yolov4 Deep Sort Pytorch

Yolov4 Deep Sort Pytorch. ... TFLite Object Detection Android App Tutorial Using YOLOv4 Tiny, YOLOv4, ... YOLOv4（Darknet架构）的权重文件为244MB。

#76. 探索如何利用IBM Cloud Pak® for Watson AIOps 實現預測IT 作業

跨資源管理. 在可透視各種環境的情況下管理應用程式和基礎架構。 無縫整合. 與預先訓練的AI 模型整合，以從現有工具中獲得新洞察。 Interactive walkthrough.

#77. Yolo v2 pytorch

这部分，我们计划用PyTorch 实现YOLO 网络架构，这样我们就能生成给定图像的输出了 ... In the last year alone, we've seen the state of the art reached by YOLOv4, ...

#78. GAN学习记录（三）——半监督生成对抗网络（SGAN）

这里的鉴别器不只是区分两个类（真和假），而是学会区分N+1类，其中N是训练数据集中的类数，生成器生成的伪样本增加了一个类。 结构区别. 在这里插入图片 ...

#79. 新電子 12月號/2020 第417期 - 第 120 頁 - Google 圖書結果

專訪中研院資訊科學研究所所長廖弘源 YOLOv4精準落實智慧交通 超微/賽靈思達成換股合併 ... YOLOv4的架構結合CSPNet的回傳機制,協助深度學習(Deep Learning)的資料, ...

#80. AIOT與OpenCV實戰應用(第二版)：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺(電子書)

YOLOv4 的資料請自行參考 Alexey 的官網https://github.com/ AlexeyAB/darknet, ... 架構檔 yolov4-tiny.cfg 與名稱檔 coco.names 可在 YOLOv4 的原始碼中找到, ...

#81. Python機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰(電子書)

偵測圖片中物體 dartnet 架構可用於 Yolov3 及 Yolov4。在命令提示字元視窗偵測圖片中物體的語法為: darknet.exe 程式路徑 detect 組態檔路徑權重檔路徑圖片檔路徑· ...

#82. 炒股必须要懂的移动平均线交易策略-1 - 全网搜

附链接）YOLOv4一作提出Transformer新架构：DPT！替代卷积. 计算机视觉|机器视觉|机器学习|深度学习编者荐语 在文章介绍的这项研究中，研究者提出 ...

#83. Mobilenet V3

前面的轻量级网络架构中，介绍了mobilenet v1和mobilenet v2，前不久，google又在其基础之上 ... "Yolov4 with MobileNet V2/V3 Backbone" is published by shihyung.

#84. [深度學習] 如何在Google Colab上安裝與使用YOLOv4 - YouTube

#85. CPU vs. GPU：差異是什麼？ - Intel

瞭解CPU 與GPU 之間的差異、探索用途與架構優勢，以及兩者在加速深度學習與AI 方面扮演的角色。

#86. YOLOv4建置流程within Windows10 & VS2019 - 幽嵐飋翼

本次曠世大作yolo v4 的GitHub連結在此：https://github.com/AlexeyAB/darknet 以下的內容基本上會照著Readme的說明一步步建立環境本篇會記錄在W.

#87. How to Train YOLOv4 on a Custom Dataset - Roboflow Blog

We will take the following steps to implement YOLOv4 on our custom data: Introducing YOLO v4 versus prior object detection models; Configure our ...

#88. 「快、狠、準」的物件偵測技術：YOLOv4 - 神經妙算

科幻片中的景象，如今有了AI技術加持，中研院與俄羅斯學者博科夫斯基打造出了目前全球最『快速、精準』的物件偵測技術：YOLOv4.

#89. 人工智慧物件偵測演技術:YOLOv4,讓超速一眼就抓!(上)

YOLOv4 創生故事. 「只要讓我看一眼，我就知道這是什麼！(You Only Look Once， YOLO）」YOLO，是目前當紅的AI 物件偵測演算法。中研院資訊科學研究所所長廖弘源及 ...