一，YOLOv4原文翻譯 　　轉自：YOLOv4原文翻譯 - v4它終於來了！ 　　論文原文：https://arxiv.org/abs/2004.10934　　源碼：https://github.com/AlexeyAB/darknet 0 摘要 　　目前有很多可以提高CNN准確性的算法 ...

YOLOv4：目標檢測（windows和Linux下Darknet 版本）實施 YOLOv4 - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) YOLOv4論文鏈接：https ...

運用訓練好的模型進行目標檢測，模型輸出為中心點對grid的偏移，長寬相對於anchor的縮放比例以及類別 其維度為（b, 13, 13, 3, classes+5） 1. 根據（x, y, h, w）計算出預測框相對於原圖像的位置和大小 2. 獲取得分 3.非極大值抑制 ...

目標檢測模型的好壞通常用mAP和FPS來評價，一個代表准確度，一個代表速度。 mAP的評價指標確切的說無模型無關。 mAP--mean Average Precision. 我們用Precision表示模型預測的精度，即模型預測的所有正例中真正正例的比例 用recall表示模型的召回率 ...

損失函數 yolo損失分為3個部分類別損失、置信度損失、位置損失 1. 類別損失 只有有目標的地方才會有類別判斷，從而才會有類別損失，所以需要解決兩個問題：1.有目標的地方；2.類別損失 1.1有目標的地方：object_mask object_mask根據 y_true（真實值）確定 ...

yolov4的網絡模型主要分為4個部分 1. 主干特征提取網絡，CSPDarkent53 相比 yolov3的Darknet53， yolov4的CSPDarknet53網絡有如下特點 1.1 Msih激活函數 Mish激活函數在輸入是負值的時候並不是完全截斷，允許負梯度的流入 ...

其他比較好的參考鏈接： 環境配置： 環境配置的最終圖片列表：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/80322718 視頻講解YOLOv1:https://www.bilibili.com/video/av23354360/?p ...

C#封裝YOLOv4算法進行目標檢測 概述 官網：https://pjreddie.com/darknet/ Darknet：【Github】 C#封裝代碼：【Github】 YOLO: 是實現實時物體檢測的系統，Darknet是基於YOLO的框架 采用C#語言對 YOLOv4 目標檢測 ...