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YOLOv4-对比-YOLOv4-tiny

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简介：
本篇内容主要探讨了YOLOv4与YOLOv4-tiny之间的区别和优劣。YOLOv4是实时目标检测算法中的佼佼者，而YOLOv4-tiny则是在保持高效的同时，通过简化网络结构来实现模型的轻量化。 根文件夹中有两个主要的Jupyter笔记本，其中包含在Roboflow数据集上运行YOLOv4和YOLOv4-tiny的所有代码和指令。我还添加了一些功能来使用您的网络摄像头捕获实时对象检测。 视频文件夹包含经过口罩训练的YOLOv4视频，并将其应用于涵盖冠状病毒最新新闻的视频。

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  • YOLOv4-对比-YOLOv4-tiny
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    本篇内容主要探讨了YOLOv4与YOLOv4-tiny之间的区别和优劣。YOLOv4是实时目标检测算法中的佼佼者，而YOLOv4-tiny则是在保持高效的同时，通过简化网络结构来实现模型的轻量化。 根文件夹中有两个主要的Jupyter笔记本，其中包含在Roboflow数据集上运行YOLOv4和YOLOv4-tiny的所有代码和指令。我还添加了一些功能来使用您的网络摄像头捕获实时对象检测。 视频文件夹包含经过口罩训练的YOLOv4视频，并将其应用于涵盖冠状病毒最新新闻的视频。
     
  • TensorFlow-YOLOv4-TFLite: YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, 和 YOLOv3-tiny 在 T...
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    简介：此项目实现YOLOv4、YOLOv4-tiny、YOLOv3及YOLOv3-tiny模型在TensorFlow框架下的转换至TFLite格式，适用于移动设备与嵌入式系统。 TensorFlow-YOLOv4-TFLite 是在 Tensorflow 2.0 中实现的 YOLO v4 和 YOLO v4-tiny 版本。该项目可以将YOLO v4、YOLO v3以及YOLO tiny 的.weights 文件转换为.pb、.tflite和trt格式，以便生成 TensorFlow、TensorFlow Lite 和 TensorRT。 性能演示版 # 将darknet权重转换成tensorflow ## YOLOv4 python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4-416 --input_size 416 --model yolov4 ## YOLOv4-tiny python save_model.py --weights ./data/
     
  • YOLOV4-Tiny-TFLite
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    简介：YOLOv4-Tiny-TFLite是一款轻量级目标检测模型，在保持高性能的同时大幅减少了计算资源需求，特别适用于移动设备和IoT应用。 YOLOV4-TINY-TFLITE 是一个针对目标检测任务优化的轻量级模型，它基于YOLO（You Only Look Once）系列算法的第四代版本——YOLOV4，并进行了小型化处理，以适应资源有限的环境，如嵌入式设备或移动端应用。TFLITE则是TensorFlow Lite的缩写，它是Google开发的一种轻量级机器学习框架，用于在移动和物联网设备上部署模型。 YOLOV4是目标检测领域的先进算法，在速度与精度之间取得了良好的平衡。该模型采用了一系列改进技术，包括但不限于： 1. CSPNet（Consistent Structure Propagation Network）：通过引入跨阶段连接来减少训练过程中的内部协变量位移，提高模型稳定性。 2. SPP-Block（Spatial Pyramid Pooling）：利用空间金字塔池化层增加模型对不同尺度目标的鲁棒性。 3. PANet（Path Aggregation Network）：结合FPN（Feature Pyramid Network）和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling），进一步提升多尺度目标检测能力。 4. Mish激活函数：替代传统的ReLU，提供更平滑的梯度分布，有助于提高模型性能。 5. MixUp和CutMix数据增强策略：通过合成训练样本来增强模型泛化能力。 YOLOV4-TINY在保留YOLOV4核心优势的基础上对网络结构进行了简化和小型化处理。主要目的是为了更快的推理速度和更低的计算资源需求，但相比于标准版本可能会牺牲一定的精度。 TensorFlow Lite是TensorFlow的一个轻量化版本，专门设计用于移动和嵌入式平台。它通过模型转换工具将标准的 TensorFlow 模型优化为适用于低功耗设备的形式，并包括对模型进行量化、剪枝和优化。YOLOV4-TINY-TFLITE模型经过了TFLITE框架下的优化处理，这使得该模型能够在Android或iOS等移动设备上运行目标检测任务，无需高性能硬件支持。 文件列表中的YOLOV4-TINY-TFLITE-main可能包含了训练好的模型权重、结构定义以及推理代码或者API。用户可以使用这些资源在自己的项目中快速集成YOLOV4-TINY-TFLITE模型，并实现实时的目标检测功能。实际应用过程中，需要根据不同的硬件条件调整参数，并优化图像预处理和后处理步骤以获得最佳的检测性能。
     
  • yolov4-tiny-v1.zip
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    YOLOv4-Tiny-V1是一款轻量级目标检测模型，基于YOLOv4架构优化简化，适用于资源受限设备。该版本在保持较高检测精度的同时，显著减小了模型大小和计算需求。 tiny YOLOv4的预训练权重模型文件包括yolov4-tiny.cfg和yolov4-tiny.weights，该模型体积较小且运行速度快，结合OpenCV可以实现实时检测功能，并经过测试确认有效。
     
  • 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-tiny: Yolov4的神经网络模型文件
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    Yolov4-tiny是一种轻量级的物体检测模型，基于Yolov4架构优化而成，适用于资源受限的设备。 主要介绍的是Yolov4-tiny 和 Yolov4 的神经网络模型文件，可以直接调用。这些模型广泛应用于物体识别、目标跟踪、人脸识别以及无人机等领域。
     
  • yolov4-tiny权重文件
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    Yolov4-tiny权重文件是基于轻量级版本的YOLOv4模型训练后得到的一组参数值，适用于资源受限环境下的实时目标检测任务。 Yolov4 Tiny版本的预训练权重提取了yolo v4的backbone层，可用于训练yolo-V4。
     
  • yolov4-tiny配置文件（cfg）
    优质
    Yolov4-tiny配置文件是为轻量级目标检测设计的一种简化版本，基于Darknet框架，旨在减少计算资源需求的同时保持较高的检测精度。 目标检测：下载Yolo深度目标检测模型的网络配置文件，并将其放置在相应的文件夹中，即可开始训练深度网络模型。
     
  • yolov4-tiny配置文件（cfg）
    优质
    Yolov4-tiny配置文件是专为轻量级目标检测设计的小型化版本，基于Darknet框架，适用于资源受限的设备，提供高效准确的目标识别能力。 目标检测：下载yolo深度目标检测模型的网络配置文件，并将其放置在相应的文件夹中以开始训练深度网络模型。
     
  • PyTorch下的Yolov4-Tiny实现
    优质
    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。