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YOLOv3和YOLOv4的结构图文件(tar.gz格式)。

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简介：
YOLOv3和YOLOv4的可视化结构图均已提供，更详尽的YOLOv3和YOLOv4的完整入门指南，详细地位于博客首页。该页面包含了对YOLOv4的深入阐释，以及与YOLOv3相比的主要差异。

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  • Yolov3与Yolov4结构图.tar.gz
    优质
    该文件包含YOLOv3和YOLOv4模型的详细结构图，适用于研究和学习目的，帮助理解两个版本之间的差异及改进之处。 Yolov3 和 Yolov4 的可视化结构图可以在博客首页找到。博客还提供了详细的 Yolov3 和 Yolov4 入门教程，包括对 Yolov4 详细讲解以及与 Yolov3 不同之处的对比分析。
     
  • Yolov3、Yolov4和Yolov5的网络架构图
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    本资源提供YOLOv3、YOLOv4及YOLOv5三种版本的目标检测模型网络架构图，帮助用户直观理解这三代YOLO框架的设计与优化路径。 需要使用Visio 2013绘制YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5的网络架构图，并提供可编辑的vsdx文件。
     
  • 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/
     
  • yolov3的coco.names、yolov3.cfg和yolov3.weights文件
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    本资源包含YOLOv3模型所需的三个关键文件：coco.names定义了80类目标检测类别，yolov3.cfg配置了网络结构，而yolov3.weights则包含了预训练的权重参数。 yolov3.weights是一个训练好的权重文件；yolov3.cfg是神经网络的结构文件；coco.names则是算法的类别文件。
     
  • 经过Yolov4剪枝的网络结构配置文件
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    这段简介可以描述为：经过Yolov4剪枝的网络结构配置文件包含了基于YOLOv4架构进行模型压缩后的参数设置和网络布局，旨在优化目标检测性能的同时减少计算资源消耗。 Yolov4剪枝后的网络结构配置文件已经完成。
     
  • Yolov4网络结构图（原创作品）
    优质
    本作品为原创设计的YOLOv4网络结构图，清晰呈现了模型各层架构及关键参数设置，适用于深度学习图像识别的研究与教学。 这段内容是根据一些专业人士的资料绘制的。如果有下载的朋友对某些地方感到不解，欢迎留言讨论。引用的时候请注明出处，谢谢。
     
  • 可修改的YOLOv4网络结构图PPT版本
    优质
    本PPT介绍了一种可灵活调整的YOLOv4网络架构设计，旨在为深度学习爱好者及研究者提供一个直观、易于理解的学习和交流工具。 YOLOv4是目前最受欢迎的目标检测算法之一，理解其网络结构图对于掌握该模型的工作原理至关重要。本段落将详细介绍并解析YOLOv4的各个组件及其功能。 **骨干网络（Backbone Network）** 在YOLOv4中，骨干网络采用了基于CSPDarknet53架构的设计。它通过使用多个残差单元来增强其表示能力。每个残差单元由两个卷积层和一个跳跃连接组成。这种设计有助于捕捉图像中的特征。 **跨阶段部分（CSP）** 作为YOLOv4特有的残差组件，CSP将特征图分为两部分：一部分是常规的残差链接；另一部分则是跨越不同阶段的残差链接。这样的结构能够提升网络的表现力和泛化能力。 **空间金字塔池化（SPP）** 在YOLOv4中，SPP是一种特殊的池化层设计，用于将特征图转换成不同的尺寸大小。这有助于捕捉到各种尺度的目标对象。 **路径聚合网络（PAN）** 作为一种独特的结构，PAN能够融合不同分辨率的特征映射，从而增强模型的表现力和检测能力。 **颈部网络（Neck）** YOLOv4中的颈部网络设计用于合并骨干网路输出的特征图与PAN产生的特征图，以进一步优化性能。 **头部模块（Head）** 最后，头部分负责将来自颈部的信息转换成边界框预测结果。 除了上述核心组件外，还有其他支持性的技术如Mish激活函数、Leaky ReLU和批量归一化等方法被集成到YOLOv4中，以进一步提升模型的特征提取能力。总体而言，通过精心设计的各种技术和模块组合起来形成了一个复杂但高效的网络结构图，在目标检测任务上展现了优越性能与效率。
     
  • Pruned-OpenVINO-YOLO: 在OpenVINO嵌入式设备上部署优化的YOLOv3/YOLOv4/YOLOv4-tiny模型
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    Pruned-OpenVINO-YOLO项目致力于在OpenVINO框架下，为嵌入式设备提供轻量级且高效的YOLOv3、YOLOv4及YOLOv4-tiny版本的优化部署方案。通过模型剪枝技术显著减小模型大小并加速推理过程，同时保持高精度和实时性能，适用于资源受限环境下的目标检测任务。 修剪后的OpenVINO-YOLO 先决条件： 首先安装mish-cuda：测试平台为WIN10 + RTX3090 + CUDA11.2。 如果无法在设备上安装，可以尝试其他方式。 开发日志： - 2021年2月25日：支持yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l。请使用或修剪yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l模型，并通过darknet调整修剪后的模型，无需加载权重。 - 2021年3月13日：更新了Mish-cuda支持，增强了代码对YOLOv4的适应性（训练更快、内存占用更少）。 介绍： 当在OpenVINO上部署YOLOv3和YOLOv4时，完整版模型FPS较低；而微型版本虽然提高了速度但准确性较差且稳定性不足。通常，完整结构设计用于复杂场景中检测80个或更多类别的目标，在实际应用中往往只需处理几个类别，并非所有场景都那么复杂。 本教程将分享如何修剪YOLOv3和YOLOv4模型以适应这些特定需求。
     
  • YoloV3、YoloV3-Tiny、YoloV4及YoloV-Tiny预训练模型下载
    优质
    本资源提供YOLOv3和YOLOv3-Tiny、YOLOv4及其Tiny版本的预训练模型免费下载，适用于快速部署目标检测任务。 yolov3-tiny预训练模型、yolov3预训练模型、yolov4 预训练模型以及 yolov4-tiny预训练模型全部打包在一个压缩文件中。
     
  • 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。