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yolov4论文下载链接：yolov4-keras源码链接：yolov3原理：一、yolov4性能表现在论文的第一页就有上面这张图，意思是研究者对比了YOLOv4和当前最优目标检测器，发现YoLov4在取得EfficientDet同等性能的情况下，速度是它的两倍。
YOLOv4:虽迟但到，大型调优现场，43mAP/83FPS|论文速递论文:YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetectionVincentLee大神接棒，YOLOv4来了！之前，YOLO系列(v1-v3)作者JoeRedmon宣布不再继续CV方向的研究，引起学术圈一篇...
这项工作的主要目标是在产生式系统中设计一个运行速度快的目标探测器，并对并行计算进行优化，而不是设计一个低计算量的理论指标(BFLOP)。.我们希望所设计的对象易于训练和使用。.如图1中的YOLOv4结果所示，任何人使用传统的GPU进行训练和测试，都可以...
YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection.ThereareahugenumberoffeatureswhicharesaidtoimproveConvolutionalNeuralNetwork(CNN)accuracy.Practicaltestingofcombinationsofsuchfeaturesonlargedatasets,andtheoreticaljustificationoftheresult,isrequired.Somefeaturesoperateoncertainmodelsexclusivelyand...
Mosaic数据增强Mosaic数据增强方法是YOLOV4论文中提出来的，主要思想是将四张图片进行随机裁剪，再拼接到一张图上作为训练数据。这样做的好处是丰富了图片的背景，并且四张图片拼接在一起变相地提高了batch_size，在进行batchnormalization的时候...
本科毕业论文江小白关于本科生毕业论文使用Yolov4还是v5?在进行毕业设计的时候遇到了一个问题，毕业设计要求使用深度学习的方法对目标进行检测，所以就打算使用Yolo的模型，但是Yolov4没有python版…
YOLOv4全文阅读（全文中文翻译）.有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。.某些功能只对某些模型进行操作，某些问题只对某些模型进行操作，或只对小规模数据...
而今天发表的YOLOv4，从论文角度来看，属于第二层到第三层之间的创新水平。这篇文章主要有五个创新或改进，但组合试验了大约20项近几年来各种深度学习和目标检测领域的tricks。我们看看五大改进创新是啥：
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