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Yolov4权重文件（yolov4.weights）

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简介：
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。

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  • 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）
    优质
    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-conv-137 与 yolov4-weights
    优质
    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-tiny权重文件
    优质
    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。
     
  • Yolov4官方权重文件.zip
    优质
    简介：此ZIP文件包含YOLOv4模型的预训练权重，适用于目标检测任务，可直接应用于各类图像识别场景。 Yolov4的预训练模型已打包在压缩文件中。
     
  • Yolov4权重文件资源库
    优质
    Yolov4权重文件资源库提供YOLOv4模型训练后的权重文件下载，助力开发者快速部署目标检测应用，涵盖多种预训练模型和场景优化版本。 Yolov4的权重文件资源可以在网上找到多种来源。这些资源通常包括预训练模型和其他用户分享的内容，适用于各种项目需求。在寻找这类资源时，请确保选择信誉良好的平台以获得高质量的数据集和支持。
     
  • 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的代码及部分权重文件
    优质
    本资源包含YOLOv4模型的源代码及相关预训练权重，适用于目标检测任务，帮助用户快速上手部署或二次开发。 yolov4代码及部分权重：yolov3-微小-prn.cfg - 33.1% mAP@0.5 - 370 FPS - 3.5 BFlops - 18.8 MB ENET-coco.cfg（EfficientNetB0-Yolov3）- 45.5% mAP@0.5 - 55 FPS - 3.7 BFlops - 18.3 MB 权重文件：yolov3-微小-prn.weights，enetb0-coco_final.weights