技术栈
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山烛
8 天前
人工智能
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目标检测
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计算机视觉
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yolov4
一文读懂YOLOv4：目标检测领域的技术融合与性能突破
目录一、YOLOv4 的核心设计逻辑：模块化技术整合二、YOLOv4 的关键技术改进：从数据到结构的全链路优化
2401_83690033
10 天前
人工智能
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YOLOv4：集大成的目标检测王者
在 YOLO 系列发展史上，YOLOv4 是当之无愧的 “集大成者”—— 它不追求颠覆性创新，而是将当时计算机视觉领域的优秀技术 “精挑细选、组合优化”，最终实现 “单 GPU 可训练、实时性拉满、精度领先” 的目标。YOLOv4 的核心改进围绕 “Bag of Freebies（免费午餐）” 和 “数据增强” 两大维度展开，前者不增加推理成本却能提精度，后者则从数据源头提升模型泛化能力。今天我们就拆解这些关键设计，看懂 YOLOv4 “稳准快” 的底层逻辑。
追忆苔上雪
2 年前
人工智能
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yolov4
Pytorch-YOLOv4梳理——原理和复现
yolov1到yolov3的梳理：YOLO总结，从YOLOv1到YOLOv3_追忆苔上雪的博客-CSDN博客
aworkholic
2 年前
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opencv dnn模块 示例(16) 目标检测 object_detection 之 yolov4
博客【opencv dnn模块 示例(3) 目标检测 object_detection (2) YOLO object detection】 测试了yolov3 及之前系列的模型，有在博客【opencv dnn模块 示例(15) opencv4.2版本dnn支持cuda加速（vs2015异常解决）】 说明了如何使用dnn模块进行cuda加速推理。 本文说明yolo v4的网络改进和测试情况。
我是有底线的