YOLOv4是一种高效且准确的目标检测模型，全称为"YOLO: You Only Look Once"的第四代版本。该模型由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao在2020年提出，旨在解决实时目标检测中的速度与精度之间的平衡问题。YOLOv4在前几代的基础上进行了多方面的优化和改进，使其在COCO数据集上取得了非常优秀的性能，同时保持了较高的运行速度。 YOLOv4的核心在于其网络结构，它采用了大量的先进技术和模块，如Mish激活函数、SPP-Block（Spatial Pyramid Pooling）、CBAM（Channel Attention and Spatial Attention Module）以及PANet（Path Aggregation Network），这些设计都有助于提升模型的定位和识别能力。此外，YOLOv4还利用了数据增强技术，如Mosaic数据增强和CutMix策略，以提高模型对不同场景的泛化能力。 `yolov4.weights`是YOLOv4模型训练得到的预训练权重文件，它是经过大量图像数据训练后的模型参数集合。这个文件对于那些想要使用YOLOv4进行目标检测但没有足够计算资源或时间来训练新模型的人来说极其重要。通过加载`yolov4.weights`，用户可以直接在自己的数据集上进行微调或直接应用到目标检测任务中，大大降低了应用门槛。 在实际应用中，通常会使用Darknet框架来加载和运行YOLOv4模型。Darknet是一种轻量级、高效的深度学习框架，特别适合在嵌入式设备或GPU上运行实时目标检测任务。用户需要下载Darknet源代码，然后将`yolov4.weights`权重文件放置在正确的位置，修改配置文件以指向这个权重文件，最后编译并运行Darknet，就可以利用YOLOv4进行目标检测了。 YOLOv4在目标检测领域具有显著的优势，它的高精度和快速响应使其成为许多应用场景的首选，例如自动驾驶、安防监控、无人机导航等。`yolov4.weights`作为预训练权重，是实现这一强大功能的关键，通过与Darknet框架结合，可以方便地将YOLOv4模型应用于实际项目中。

2020-4-24 最新版yolov4权重，从google盘下载，文件245MB,超过上传限制，已传百度云,https://github.com/AlexeyAB/darknet,

在计算机视觉领域，目标检测技术一直是一个重要的研究方向，其中YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性而备受关注。YOLOv4作为该系列算法的一个里程碑式作品，在保持了高速度的同时，显著提升了检测精度，因此被广泛应用于各类实时目标检测任务中。 鼠标作为计算机用户交互的重要设备，其位置检测在人机交互和游戏开发等领域有着广泛的应用。通过结合YOLOv4的高效检测能力，可以实现对鼠标位置的实时准确识别，进一步可以应用于自动化测试、交互式应用开发等场景。 在实际应用中，模型的大小会直接影响到算法的部署和运行效率。一个过大的模型可能会占用过多的计算资源，导致无法在性能有限的硬件设备上运行，或者运行速度不满足实时处理的要求。因此，模型裁剪技术应运而生，它能够在保持模型检测性能的前提下，大幅度减少模型的大小，提高模型的运行效率，使得算法能够在更多的平台上部署使用。 从给定的文件信息来看，这个压缩包包含了两个主要的文件夹，分别是“mouse_detect_yolov4-main”和“基于yolov4的老鼠位置检测,并且裁剪了模型大小_mouse_detect_yolov4”。这两个文件夹可能包含了实现鼠标位置检测的YOLOv4模型代码、训练数据集、训练好的模型文件、模型裁剪的代码实现以及可能的测试脚本或应用程序。 在“mouse_detect_yolov4-main”文件夹中，可能会包含以下内容： - 训练和验证YOLOv4模型所需的代码和配置文件。 - 预处理后的鼠标图像数据集，用于训练模型进行位置检测。 - 训练好的YOLOv4模型文件，用于执行鼠标位置检测。 - 测试脚本，用于评估模型性能和检测结果。 在“基于yolov4的老鼠位置检测,并且裁剪了模型大小_mouse_detect_yolov4”文件夹中，则可能包含以下内容： - 模型裁剪工具或代码，用于将训练好的YOLOv4模型进行压缩，减小模型体积。 - 裁剪后的模型文件，这些模型经过优化，保留了检测性能的同时，体积更小，运行速度更快。 - 应用程序代码，展示如何将裁剪后的模型集成到实际的人机交互场景中。 以上这些内容共同构成了基于YOLOv4进行鼠标位置检测的完整方案，从数据处理、模型训练、模型裁剪到最终的部署和应用，每一步都是实现高效准确鼠标位置检测的关键环节。 由于标题和描述的内容相同，我们可以推断这个压缩包是专门为了实现鼠标位置检测而设计的。虽然没有提供具体的标签，但从文件名称和描述中我们可以得知这个压缩包的重点是围绕YOLOv4算法和模型裁剪技术，针对鼠标的实时位置检测任务进行展开。 这个压缩包文件提供了从数据准备、模型训练到模型裁剪优化，再到最终部署应用的完整流程，对于需要在计算机视觉项目中实施高效鼠标位置检测的研究者和开发者来说，是一个有价值的资源。

C# OpenCvSharp DNN 部署yolov4目标检测 源码 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_46771779/article/details/136052644

各论文如下： 1）You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection； 2）YOLO9000:Better, Faster, Stronger； 3）YOLOv3: An Incremental Improvement； 4）YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection； 5）You Only Look One-level Feature; 6)DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature; 7)YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications； 8）YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors；

darknet-yolov4

机器人大师 计划是由Da-Jiang Innovations（DJI）建立的机器人竞赛和学术交流平台，专门为全球技术爱好者设计。 在比赛中，两支团队的机器人通过在安装在机器人上的装甲板上射击小球，在竞技场上相互搏斗。 机器人上广泛使用计算机视觉来跟踪和检测对手机器人并执行自动瞄准和射击。 可以同时检测蓝色和红色装甲 该模型使用框架进行训练，并预先训练了微小的yolov4权重。

多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频） 用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。 介绍 该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。 用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。 安装 如果您的计算机上未安装 ，请下载 克隆存储库 git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification 创建项目环境 cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification conda create

本软件是darknet版本 是一款提供32位无法调用yolo语言的中间线程 里面封装了易语言调用实例 其他语言自行封装

yolov4最新版本源码下载 darknet-master.zip 方便大家下载使用，yolov4的源代码