目录 配置 YOLO v4源码 CMake安装 CUDA安装 cuDNN安装 OpenCV安装 Cmake编译 VS编译 图像测试 测试结果 训练 标注工具 ...

YOLOv4 资源环境配置和测试样例效果 基本环境：cuda=10.0，cudnn>=7.0， opencv>=2.4 一、下载yolov4 二、编译 三、测试 2. 若出现下图，则说明编译成功： 生成上述视频的命令 ...

目录 代码下载 更改配置及编译 测试初始权重 准备自己的数据集 划分测试集和训练集 将voc文件格式转为yolo文件格式（xml->txt） 训练 测试 1 代码下载 首先把代码下载下来，可以用下面命令下载 ...

本文记录了如何在Ubuntu/Docker中使用Alexey实现的C版YOLOv4在自己的数据集上进行训练与测试。 论文 : YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 代码 : https://github.com ...

YOLOv4实用训练实践 准备工作 推荐使用Ubuntu 18.04 CMake >= 3.8: https://cmake.org/download/ CUDA >= 10.0: https://developer.nvidia.com ...

~rank_v28-7-107691522.nonecase&utm_term=yolov4cf ...

准备 参见这篇，不再赘述， 注意labels有没有错误，如w,h为0，重复标注等，在转换代码中加入判断滤除即可。 数据只用了task1的图片集。 配置 anchors 使用darknet 5, 10, 9, 23, 19, 17, 17, 41, 37, 32, 31, 72, 65 ...

在Yolov5 Yolov4 Yolov3 TensorRT 实现Implementation news: yolov5 support 引论 该项目是nvidia官方yolo-tensorrt的封装实现。你必须有经过训练的yolo模型（.weights）和来自darknet ...