yolov4目标检测模型代码,基于pytorch实现

【文件属性】：
文件名称：yolov4目标检测模型代码,基于pytorch实现
文件大小：132.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-20 15:43:02
目标检测 深度学习 pytorch 使用yolov4训练自己的目标检测模型，具体教程参考https://blog.csdn.net/weixin_43220532/article/details/115906274

【文件预览】：
yolov4
----data()
--------adnoc.names(25B)
--------coco_linux.yaml(1KB)
--------hyp.scratch.yaml(1KB)
--------voc_adnc.names(25B)
--------adnoc.yaml(260B)
--------coco.names(621B)
--------coco_win.yaml(1KB)
----models()
--------yolov4-csp.cfg(13KB)
--------experimental.py(5KB)
--------yolo.py(11KB)
--------__init__.py(1B)
--------models.py(24KB)
--------__pycache__()
--------common.py(7KB)
--------export.py(3KB)
--------yolov3-spp.cfg(8KB)
--------yolov4.cfg(12KB)
----detections_val2017__results.json(86.98MB)
----runs()
----utils()
--------google_utils.py(3KB)
--------activations.py(2KB)
--------__init__.py(1B)
--------datasets.py(37KB)
--------general.py(50KB)
--------layers.py(12KB)
--------__pycache__()
--------parse_config.py(3KB)
--------torch_utils.py(9KB)
----README.md(3KB)
----__pycache__()
--------test.cpython-36.pyc(9KB)
--------test.cpython-37.pyc(9KB)
----test.py(14KB)
----inference()
--------images()
--------output()
----.vscode()
--------settings.json(47B)
----weights()
--------yolov4-csp.weights(202.13MB)
----detect.py(8KB)
----train.py(26KB)