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,

Darknet/YOLOv4训练蒂法人脸识别模型 文件包括：darknet源码+蒂法图片+蒂法图片标注数据+训练配置+训练结果权重+测试图片和视频+测试结果文件 训练教程：https://feater.top/darknet/tifa-with-yolov4 视频测试效果：https://www.bilibili.com/video/BV1qL4y1T7ZB/ 训练平台为戴尔G15 1511 8核16线程 nvidia3060 土豪专用链接

本文件为yolov4官方GitHub仓库内的COCO训练集的训练出模型，可直接用于COCO数据集的检测，也可以用于验证yolov4论文中的数据。

本课程在介绍计算机视觉深度学习基本概念基础上，详尽讲解YOLOV3和YOLOV4的算法模型原理，并基于实际项目中的无人零售商品数据集来手把手教大家如何将它训练成YOLOV3和V4模型，最后对训练出来的模型集进行性能评估，从而挑选出最优模型。 课程主要分为九大章： 1。课程内容介绍、特色及其答疑2。计算机视觉深度学习基本概念及其yolo1,2,3的模型结构讲解3。darknet框架介绍及其安装4。darknet训练和推理代码的梳理5。基于darknet框架训练一个无人零售商品数据集 上半部6。基于darknet框架训练一个无人零售商品数据集 下半部7。模型评估指标（训练过程的loss和iou曲线显示，PR，RECALL，AP以及MAP的计算）8。YOLOV4算法模型原理讲解9。YOLOV4算法模型的训练和测试

darknet版yolov4行人检测训练权重；配置文件为data/coco.names; cfg/yolov4.cfg; cfg/coco.data; 训练图片尺寸 512x512；类别名person；训练好的权重保存在backup中，附训练loss图和map曲线图，并包含行人训练数据集800多张

自动车牌识别 :India: 表中的内容 演示版 总览 这是一个分为四个阶段的对象检测项目，主要致力于检测车辆的车牌，从而读取车牌号并将其保存在文本文件中，以供有关当局使用。该深度学习项目使用YOLOv4（您只看一次）作为神经在名为Darknet的框架之上构建的网络架构，然后使用Tensorflow Lite进行部署准备就绪，使其兼容在各种边缘设备中使用，例如android，iOS，树莓派等。 动机 由于许多实际应用，例如自动收费，交通执法，私人空间出入控制和道路交通监控，自动车牌识别（ALPR）一直是研究的一个频繁主题。 ALPR系统通常分为三个阶段：车牌（LP）检测，字符分割和字符识别。 较早的阶

Yolov4-deepsort头盔检测 使用DarknetYOLOv4模型训练的头盔（安全帽）检测器。 测试环境 Windows 10 x64 2020 (build 19041.388) NVIDIA RTX 2070 Super CUDA 10.1 / CuDNN 7.6.5 Python 3.7.7 x64 tensorflow 2.2.0 GPU 训练体重 将重量文件放在./configs 要使用自己的数据集进行训练，您应该使用 。 并需要更改一些参数 使用的数据集 +约100张图片 依存关系 Python opencv-python，numpy，scikit图像在图像上画框和文字 张量流2.2.0 使用DeepSORT模型跟踪对象 matplotlib 创建颜色图 CUDA 10.1 / CuDNN 7.6.5 暗网 用于yolov4对象检测 dark.dll,

yolov4发布了，git上面下载太慢，经常容易断网，故将下载下来的共享出来

此资源包括yolov4的代码、预训练模型、训练好的权重、cfg、论文。一步到位 Github上下载太慢了，浪费时间。自己用过的，在此提供个方便。 希望大家放心下载。好好学习！！