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借鉴大佬的夜间目标检测模型，基于pytorch_yolov4

YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型-修改mobilenet系列主干网络-在Keras当中的实现 2021年2月8日更新： 加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。 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 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 66.29 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 80.18 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 79.72 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 78.45 所需环境 tensorflow-gpu==2.2.0 注意事项 提供的四个训练好的权重分别是基于mobilenetv1-025、mobilen

YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型-修改mobilenet系列主干网络-在Keras当中的实现 2021年2月8日更新： 加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。 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 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 66.29 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 80.18 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 79.72 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 78.45 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 注意事项 提供的四个训练好的权重分别是基于mobilenet

适用于Windows和Linux的Yolo v4，v3和v2 （用于物体检测的神经网络） YOLO v4纸： : Paper Scaled ： ： 用于重现结果： 有关媒体的文章中的更多详细信息： 手册： ： 讨论： 关于Darknet框架： : AP50：95-FPS（Tesla V100）论文： ： AP50：95 / AP50-FPS（Tesla V100）论文： ： tkDNN-TensorRT将批处理= 1的YOLOv4加速约2倍，将批处理= 4的YOLOv4加速3倍-4倍。 tkDNN： ： OpenCV： : GeForce RTX 2080 Ti： 网络规模 暗网，FPS（平均） tkDNN TensorRT FP32，FPS tkDNN TensorRT FP16，FPS OpenCV FP16，FPS tkD

yolov3、yolov4可视化结构图，详细的yolov3、yolov4完整入门讲解在博客首页，包括yolov4详细的讲解，以及和yolov3不同之处。

YOLOv4的教程，通过该pdf可以简单的学习到yolov4的应用过程，通过WINDOWS10平台来编译下载yolov4并成功应用于各项目标检测工作中，内容详细，有需求者可以下载学习，毕竟这才2积分啊！

刚刚出了yoloV4，相信很多人都需要使用并训练测试，数据集的处理和获取很麻烦，这个是我自己的训练数据集，已经训练过了没任何问题，需要调试源码的随时联系。YOLO V4自己的数据集。

视频分析

Yolov4-QtGUI：Win10 vs2017 QT_Demo yolov4