YOLOv4 資源環境配置和測試樣例效果

YOLOv4 資源環境配置和測試樣例效果

 

 基本環境：cuda=10.0，cudnn>=7.0， opencv>=2.4

一、下載yolov4

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

二、編譯

1.  # cd到darknet目錄下

2.  make

3.  或者 make -j8

三、測試

1.  ./darknet

   2.  若出現下圖，則說明編譯成功：

 

 

 生成上述視頻的命令： 

./darknet.exe detector demo ../../cfg/coco.data ../../cfg/yolov4-1024.cfg ../../yolov4.weights ~/Desktop/0002-20170519-2.mp4 -thresh 0.2 -ext_output -out_filename ~/Desktop/output.avi

 

原 YOLOv4 是基於DarkNet框架的，已經有不少小伙伴在着手其他版本的實現：

 

1、YOLOv4 的 TensorFlow 2.0 實現

https://github.com/xiao9616/yolo4_tensorflow2

 

2、YOLOv4 的 TensorFlow 實現.

持續更新使用說明及設備介紹詳細https://github.com/rrddcc/YOLOv4_tensorflow

 

3、YOLOv4 的 TensorFlow 實現.

https://github.com/klauspa/Yolov4-tensorflow

 

4、YOLOv4 的 PyTorch 實現

https://github.com/GZQ0723/YoloV4

 

5、YOLOv4（TensorFlow后端）的 Keras 實現

https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4 

 

 6、YOLOv4 的 PyTorch 實現

https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4

 

 

                                                                                                                           yolov3的檢測效果

 

 

yolov4的檢測效果