基于yolov4实现飞鸟入侵检测语音告警系统(含GUI登录界面和模型).7z darknet版yolov4实现 带GUI登录操作界面及训练好的模型，可检测飞鸟视频，发出语音告警。 windows环境运行 应用场景：飞机场航空预警等

Darknet/YOLOv4训练蒂法人脸识别模型 文件包括：darknet源码+蒂法图片+蒂法图片标注数据+训练配置+训练结果权重+测试图片和视频+测试结果文件 训练教程：https://feater.top/darknet/tifa-with-yolov4 视频测试效果：https://www.bilibili.com/video/BV1qL4y1T7ZB/ 训练平台为戴尔G15 1511 8核16线程 nvidia3060 土豪专用链接

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yolov4-deepsort 使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT（带有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪）中，以创建一个高度精确的对象跟踪器。 关于对象的对象跟踪器的演示 汽车上的对象跟踪器演示 入门 首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，因为它可以为您配置CUDA工具包版本。 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov4-cpu # Tensorflow GPU conda env create -

基于C++_opencv_dnn实现实时离线视频进行推理和运算

目标检测笔记——基于win10实现用darknet-yolov4结合opencv用C++实现实时检测，本方法没有用DNN推理，直接用opencv以及c++以及YOLOv4自带的yolo_v2.hpp,能很方便的部署到工业环境中

torchvision0.8

PyTorch_YOLOv4

python获取yolo格式数据集的训练集与测试集