课程演示环境：Windows10;?cuda 10.2; cudnn7.6.5; Python3.7; VisualStudio2019; OpenCV3.4
需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往：《YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》
课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/28745
YOLOv4来了！速度和精度双提升！
与?YOLOv3?相比，新版本的?AP (精度)和?FPS?（每秒帧率）分别提高了?10%?和?12%。
YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。
本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Windows系统上做项目演示。包括：安装软件环境、安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOL
2021-08-10 17:07:26
12.7MB
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4种YOLO目标检测的C++和Python两种版本的实现
本程序包含了经典的YOLOv3，YOLOv4，Yolo-Fastest和YOLObile这4种YOLO目标检测的实现，
这4种yolo的.cfg和.weights文件，从百度云盘里下载
链接：
提取码：8kya
下载完成后把下载得到的4个文件夹拷贝到和main_yolo.cpp同一目录下，
只要安装了opencv4.4.0，就可以在windows和linux系统编译并运行main_yolo.cpp
2021-06-20 12:31:19
908KB
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ultralytics / yolov5，官方预训练权重yolov5s.pt，从drive.google下载下来的
2021-06-15 16:42:53
27.18MB
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这个小项目是基于flask微型目标检测服务。使用的是YOLOv3版本，加载的是在coco数据集上已经训练好的参数。我运行的环境是window10，pycharm。详情请看：https://blog.csdn.net/qq_31112205/article/details/101076676
2021-05-19 20:53:04
103KB
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pytorch yolov3可运行，里面有具体的运行示例，也可以参考博客的讲解，有任何问题欢迎提出
2021-05-08 17:32:39
328.74MB
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使用fastAPI对Opencv调用YOLO检测模型的过程进行封装，实现通过调用借口直接获取检测结果。
2021-05-07 19:23:31
218.37MB
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在进行目标检测学习过程中，跑典型的算法yolov2，需要加载神经网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay，learning_rate等,需要这个配置文件
2021-04-04 21:28:45
3KB
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