【文件属性】：
文件名称：YoloV4:pytorch，tensorflow和onnx中的Yolo v4
文件大小：15.94MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-08 15:53:26
pytorch yolo Python
Yolo v4用于pytorch，tensorflow渴望模式和onnx（通过Trident api）
感谢
所有预先准备好的模型权重和cfg均来自官方网站：
还要感谢Ultralytics的项目，它确实很棒而且很有帮助。
yolo v4的搜索结果
让我们看看有关yolo v4（pytorch后端）的出色性能！！
更新（5/3）：增强小物品
在yolo v4中，缺少缺少对小物件的检测的缺点。 我试图解决短缺问题。 我发现解决此问题的最佳方法是在stride = 8 Yolo Layer（76 * 76）中修改对象
您所需要做的就是设置YoloLayer small_item_enhance = True（仅效果76 * 76 head）
for module in detector.model.modules():
if isinstance(module,Yolo
【文件预览】：
YoloV4-master
----tf_infer_yolo4.py(2KB)
----tf_darknet.py(16KB)
----tf_yolo.py(18KB)
----images()
--------taipei_pt_infered_enhance.jpg(81KB)
--------afternoontea.jpg(1.89MB)
--------tableware.jpg(88KB)
--------afternoontea_pt_infered.jpg(57KB)
--------af55e6d06f8d455d97797ebb22b5eaac_pt_infered.jpg(26KB)
--------jam_pt_infered_enhance.jpg(230KB)
--------zoo_pt_infered_enhance.jpg(130KB)
--------dc_pt_infered_enhance.jpg(63KB)
--------pokemon_pt_infered.jpg(129KB)
--------vagetables.jpg(180KB)
--------cat_pt_infered.jpg(148KB)
--------table_pt_infered_enhance.jpeg(69KB)
--------pokemon.jpg(237KB)
--------taipei_pt_infered.jpg(81KB)
--------cars_pt_infered.jpg(44KB)
--------book_pt_infered_enhance.jpg(209KB)
--------taipei.jpg(96KB)
--------jam.jpg(203KB)
--------dc.jpg(308KB)
--------vagetables_pt_infered_enhance.jpg(77KB)
--------58e7038c146f4032bfd477d4c8b11612_pt_infered.png(876KB)
--------table.jpeg(60KB)
--------cars_infered_merge.png(2.07MB)
--------af55e6d06f8d455d97797ebb22b5eaac_pt_infered_enhance.jpg(26KB)
--------tableware_pt_infered_enhance.jpg(55KB)
--------street.jpg(215KB)
--------motors_pt_infered_enhance.jpg(163KB)
--------58e7038c146f4032bfd477d4c8b11612_pt_infered_enhance.png(875KB)
--------dc1.png(38KB)
--------dc_pt_infered.jpg(63KB)
--------cars.jpg(38KB)
--------afternoontea_pt_infered_enhance.jpg(57KB)
--------vagetables_pt_infered.jpg(75KB)
--------motors_pt_infered.jpg(160KB)
--------book_pt_infered.jpg(201KB)
--------zoo.jpg(184KB)
--------zoo_pt_infered.jpg(129KB)
--------cat_pt_infered_enhance.jpg(151KB)
--------tableware_pt_infered.jpg(56KB)
--------dc1_pt_infered.png(290KB)
--------book.jpg(313KB)
--------58e7038c146f4032bfd477d4c8b11612.png(1.58MB)
--------pokemon_pt_infered_enhance.jpg(129KB)
--------jam_pt_infered.jpg(228KB)
--------dc1_pt_infered_enhance.png(289KB)
--------motors.jpg(287KB)
--------af55e6d06f8d455d97797ebb22b5eaac.jpg(20KB)
--------book_infered_merge.png(3.17MB)
--------table_pt_infered.jpeg(69KB)
--------cars_pt_infered_enhance.jpg(44KB)
--------cat.jpg(275KB)
--------street_pt_infered_enhance.jpg(79KB)
--------street_pt_infered.jpg(79KB)
----onnx_video_infer.py(7KB)
----pytorch_infer_yolo4.py(2KB)
----pytorch_yolo.py(18KB)
----pretrained()
--------yolov4.cfg(12KB)
--------coco_chinese_classes.txt(628B)
--------coco_classes.txt(624B)
--------yolo4_anchor.txt(85B)
----pytorch_darknet.py(16KB)
----README.md(4KB)