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yolov4-conv-137 与 yolov4-weights

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简介：
YOLOv4-Conv-137和YOLOv4-Weights是基于YOLOv4架构的高度优化版本，采用卷积层裁剪技术减少至137层，大幅提高模型效率，适用于实时目标检测任务。 yolov4: yolov4-conv-137 预训练模型以及 yolov4 作者训练好的模型可以免费下载。详情可以在相关文章中找到。

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  • yolov4-conv-137 与 yolov4-weights
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    YOLOv4-Conv-137和YOLOv4-Weights是基于YOLOv4架构的高度优化版本，采用卷积层裁剪技术减少至137层，大幅提高模型效率，适用于实时目标检测任务。 yolov4: yolov4-conv-137 预训练模型以及 yolov4 作者训练好的模型可以免费下载。详情可以在相关文章中找到。
     
  • Yolov4权重文件（yolov4.weights）
    优质
    Yolov4权重文件(yolov4.weights)是基于YOLOv4算法训练后得到的核心数据文件，用于目标检测任务中模型参数的加载和部署。 YOLOV4的权重文件可以在支持YOLOV3编译环境的情况下使用。相比YOLOV3，该版本具有更高的识别精确度和更好的识别效果。
     
  • Yolov4权重文件（yolov4.weights）
    优质
    Yolov4权重文件(yolov4.weights)包含了经过大规模数据训练得到的YOLOv4模型参数，用于目标检测任务，可直接应用于图像识别系统以实现高性能实时检测。 本段落件包含在yolov4官方GitHub仓库中的COCO训练集上训练出的模型，可以直接用于COCO数据集的检测任务，并且也可以用来验证yolov4论文中提到的数据。
     
  • Yolov4权重文件（yolov4.weights）
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    Yolov4权重文件(yolov4.weights)是基于YOLOv4算法训练所得的模型参数文件，用于目标检测任务中快速准确地识别图像或视频中的物体。 2020年4月24日发布了YOLOv4的最新版本权重文件，由于其大小为245MB超过了上传限制，因此已将该文件上传至百度云而非Google盘，请参考GitHub上的相关页面获取更多信息。需要注意的是原文中的链接可能不再有效或已被修改，在尝试下载时请确认最新的资源位置和访问方式。
     
  • Yolov4 Python图像识别：使用yolov4.weights、yolov4.cfg和coco.names
    优质
    本项目采用YOLOv4框架进行Python图像识别，通过加载yolov4.weights模型参数、yolov4.cfg配置文件及coco.names标签集实现高效目标检测。 Yolov4 Python图像识别：在Windows系统上运行yolov4.weights、yolov4.cfg以及coco.names文件成功后，可以检测以下对象： person bicycle car motorbike aeroplane bus train truck boat traffic light fire hydrant stop sign parking meter bench 动物：bird, cat, dog, horse, sheep, cow, elephant, bear, zebra, giraffe 物品：backpack, umbrella, handbag, tie, suitcase, frisbee, skis，snowboard， sports ball，kite， baseball bat，baseball glove， skateboard，surfboard， tennis racket，bottle， 饮料和餐具： wine glass cup fork knife spoon bowl 食品：banana, apple, sandwich, orange, broccoli, carrot, hot dog, pizza, donut, cake
     
  • yolov4.zip 包含 CFG、weights 和 tiny 三个文件
    优质
    YOLOv4.zip 文件包汇集了YOLOv4模型的关键组件，包括配置文件(CFG)、预训练权重(weights)及精简版(tiny)，便于快速部署和使用。 yolov4.cfgyolov4.weightsyolov4-tiny.cfg
     
  • YOLOv4-对比-YOLOv4-tiny
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • TensorFlow-YOLOv4-TFLite: YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, 和 YOLOv3-tiny 在 T...
    优质
    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预训练模型及权重文件（weights、cfg）.rar
    优质
    本资源提供YOLOv4-Tiny版本的预训练模型及其配置文件和权重文件。适用于快速部署的小型物体检测任务，支持多种框架直接加载使用。 yolov4-tiny预训练模型和权重文件（包含weights和cfg）的压缩包。