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PyTorch-YOLOv4：YOLOv4的PyTorch、ONNX和TensorRT版本 - 源代码。

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简介：
PyTorch-YOLOv4 提供 YOLOv4 的最小 PyTorch 实现。该资源包含了 YOLO v4 的论文，以及相应的源代码。此外，还提供了更多详细信息链接。 包含以下文件：莫卡奇├── README.md (项目说明文档)├── dataset.py (数据集相关代码)├── demo.py (用于运行 PyTorch 推理的工具)└── darknet2pytorch (用于转换模型工具)├── demo_darknet2onnx.py (用于将模型转换为 ONNX 格式的工具)└── demo_pytorch2onnx.py (用于将模型转换为 ONNX 格式的工具)├── models.py (PyTorch 模型定义文件)└── train.py (训练脚本)。

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  • PyTorch-YOLOv4：基于PyTorch、ONNX和TensorRT的YOLOv4实现-源码
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    简介：本项目提供了一个使用PyTorch框架实现的YOLOv4模型，并支持导出为ONNX格式及优化为TensorRT引擎，便于部署与加速。 pytorch-YOLOv4 是 YOLOv4 的最小 PyTorch 实现。 项目结构如下： - README.md：介绍文档。 - dataset.py：数据集相关代码。 - demo.py：运行示例脚本，使用 pytorch 进行推理。 - tool/darknet2pytorch 目录包含将 darknet 模型转换为 pytorch 的工具和脚本。 - demo_darknet2onnx.py：用于将模型从 darknet 转换为 onnx 格式的工具。 - demo_pytorch2onnx.py：使用 PyTorch 将模型转成 ONNX 格式。 - models.py：包含 PyTorch 的 YOLOv4 模型定义代码。 - train.py：训练脚本。
     
  • YOLOv4-pytorch 源代码版本
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    YOLOv4-pytorch源代码版本是一个基于PyTorch框架实现的YOLOv4目标检测算法项目，提供模型训练、推理等功能，适用于计算机视觉领域的研究与开发。 YOLOv4-pytorch 版源代码提供了一个基于 PyTorch 的实现方案，适用于那些希望在 Python 环境下使用 YOLOv4 对象检测模型的开发者们。该版本不仅保留了原始框架的强大功能和高效性，还通过利用 PyTorch 框架的优势进行了优化与改进。对于熟悉 PyTorch 并且想要深入了解或直接应用 YOLOv4 的研究者和技术人员来说，这是一个非常有价值的资源。
     
  • Complex-YOLOv4-PyTorch: 基于YOLOv4的PyTorch实现
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    Complex-YOLOv4-PyTorch 是一个基于 YOLOv4 的目标检测模型，采用 PyTorch 框架开发，提供了高性能和高效率的目标检测能力。该实现优化了原始 YOLOv4 架构，并增加了复杂度以适应更多场景需求。 本段落介绍了一种基于YOLOv4的PyTorch实现：支持实时3D对象检测，并使用张量板镶嵌/切口增强训练方法进行优化，损失函数则采用旋转框的形式计算。 更新至2020.08.26版本后，该模型在训练和推理速度上均有显著提升。此外，它采用了无锚的方法并省去了非最大抑制的步骤，在GTX 1080Ti显卡上的性能表现尤为出色。 ### 2. 入门 #### 2.1 要求 安装所需库及依赖项，请运行以下命令： ``` pip install -U -r requirements.txt ``` 请参考各库官方网站获取详细的安装说明信息。 #### 2.2 数据准备 从3D KITTI检测数据集中下载相关文件，包括： - Velodyne点云（约29GB）：用于输入至Complex-YOLO模型的对象数据集。 - 训练标签（5MB）：作为Complex-YOLO模型的输入标签。 - 摄像机校准矩阵（16MB）：用于可视化预测的数据。 - 左侧彩色图像（约12GB）：同样为可视化预测所用。 请确保以上数据文件按照正确的格式和路径进行准备。
     
  • PyTorch-YOLOv4-Master.rar
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    PyTorch-YOLOv4-Master 是一个基于 PyTorch 框架实现的 YOLOv4 版本项目源代码集合，用于目标检测任务，提供高效、准确的目标识别功能。 手把手教物体检测yolov4代码，包括数据集、训练好的模型以及用于训练和测试的代码。
     
  • Mobilenet-Yolov4-Lite-Pytorch: 一个基于Mobilenet-Yolov4-Lite的Pytorch库
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    简介：Mobilenet-Yolov4-Lite-Pytorch是一个轻量级的目标检测框架，结合了MobileNet和Yolov4-Lite的优点，采用PyTorch实现，适用于资源受限的设备。 YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型-使用mobilenet系列主干网络在PyTorch中的实现 2021年2月8日更新： 加入了letterbox_image的选项，关闭此功能后网络的mAP一般可以得到提升。 性能情况如下： | 训练数据集 | 测试数据集 | 输入图片大小 | mAP 0.5:0.95 | mAP 0.5 | |------------|-----------------|--------------|---------------|----------| | VOC07+12 | VOC-Test07 | 416x416 | - | 79.72 | | VOC07+12 | VOC-Test07 | 416x416 | - | 80.12 | | VOC07+12 | VOC-Test07 | 416x416 | - | 79.01 | 所需环境： torch==1.2.0 注意事项：提供的三个权重分别是基于mobilenetv1、mobilenetv2和mobilenetv3主干网络训练而成的。使用时请注意backbone与相应权重的对应关系。
     
  • 抽烟检测-yolov4-tiny-pytorch版本
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    本项目采用PyTorch实现YOLOv4-tiny模型，专注于抽烟行为的实时检测，适用于监控系统和智能安全领域。 抽烟检测使用了yolov4-tiny-pytorch源码，并且通过大量抽烟数据集训练出的模型，识别准确度高达98%，运行速度超过20帧每秒，下载后即可直接运行。
     
  • YOLO3D-YOLOv4-PyTorch: YOLO3D增强版
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    YOLO3D-YOLOv4-PyTorch是基于YOLOv4框架的PyTorch实现，专为三维目标检测优化。相较于原版YOLOv4，该版本加入了深度信息处理能力，显著提升了复杂场景下的实时物体识别精度和效率。 本段落基于YOLOv4的PyTorch实现：演示版。输入为鸟瞰图（BEV）地图，该地图由3D LiDAR点云的高度、强度和密度编码而成。输入尺寸为608 x 608 x 3。 输出包括7自由度的对象信息： (cx, cy, cz, l, w, h, θ) 其中， - cx, cy, cz：中心坐标。 - l, w, h：边界框的长度、宽度和高度。 - θ：包围盒的航向角，以弧度为单位。 对象类型包括汽车、行人及骑自行车的人。该实现具有基于YOLOv4的实时3D物体检测功能，并支持张量板以及镶嵌/切口增强训练等特性。 2.入门指南 2.1 要求 通过pip install -U -r requirements.txt安装必要库，具体信息请参考官方文档。 2.2 数据准备 下载3D KITTI检测数据集。该数据包含Velodyn点云信息等相关内容。
     
  • PyTorch下的Yolov4-Tiny实现
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    本项目在PyTorch框架下实现了轻量级目标检测模型Yolov4-Tiny，适用于资源受限的环境，提供高效的物体识别和定位能力。 yolov4-tinypytorch的实现需要遵循yolov4-tiny的要求。所需库包括：torch、torchvision、opencv-python、Pillow、matplotlib和tqdm。 训练数据集应按照coco2017的数据格式存放，具体结构如下： ``` coco ├── labels/ │ ├── train2017/ │ │ └── 0001.txt (classes cx cy w h) │ └── val2017/ └── images/ ├── train2017/ │ └── 0001.jpg └── val2017/ ``` 设置数据集时，需要修改config.py文件中的train_datasets_images_path和train_datasets_labels路径。
     
  • OpenVINO-YOLOV4: OpenVINO 2021.3中的YOLOv4系列，包括YOLOv4、YOLOv4-relu和YOLOv4-tiny等版本
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    简介：OpenVINO-YOLOV4项目是基于Intel OpenVINO工具套件2021.3实现的高性能YOLOv4目标检测算法系列，涵盖经典YOLOv4、YOLOv4-relu及轻量级模型YOLOv4-tiny版本。 VINO-YOLOv4是一个完整实现的项目，支持多种设备上的YOLOv4模型变种：包括YOLOv4、YOLOv4-relu 和 YOLOv4-tiny。这些模型在英特尔CPU、英特尔GPU（HDDL）、VPU和NCS2等硬件上均可运行。 该项目提供了详细的推理演示： 1. Python示例代码涵盖所有上述提到的模型。 2. C++示例代码包括YOLOv4，YOLOv4-relu，YOLOv4-tiny以及YOLOv4-tiny-3l版本。 此外，项目还包含开发日志和教程文档。其中，“Pruned-OpenVINO-YOLO”部分详细介绍了如何修剪YOLO v3/v4及其轻量级变种（如：YOLOv4、YOLOv4-relu、YOLOv4-tiny 和 YOLOv4-tiny-3l）模型，以适应特定检测任务需求。通过此教程可以找到最紧凑的模型结构，并大幅压缩原模型体积同时优化帧率性能(FPS)。 该教程支持中文和英文双语版本供用户选择学习使用。
     
  • Yolov4-Pytorch源码：适用于自定义模型训练的代码库
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    本项目提供了基于PyTorch实现的YOLOv4深度学习目标检测框架源码，便于用户进行模型定制与训练。 YOLOV4：您只看一次目标检测模型在pytorch当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录： - 性能情况 - 训练数据集权值文件名称测试数据集输入图片大小行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 - VOC07 + 12 + 可可VOC-Test07，416x416 -- 89.0 - 2017年COCO火车 COCO-Val2017, 416x416, mAP: 46.1 (box), 70.2 (seg) 实现的内容： - 主干特征提取网络：DarkNet53 => CSPDarkNet53 - 特征金字塔：SPP，PAN - 训练用到的小技巧：马赛克数据增强，标签平滑，CIOU，学习率余弦逐步衰减 - 激活函数：使用Mish激活函数 所需环境： 火炬== 1.2.0 注意事项： 代码中的yolo4_we