人脸检测yolov4-tiny-pytorch源码，里面有大量人脸数据集训练成的人脸模型，识别人脸准确度高达百分之98，速度超过20帧每秒，下载即可运行

课程演示环境：Ubuntu 需要学习Windows系统YOLOv4-tiny的同学请前往《Windows版YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集》 YOLOv4-tiny来了！速度大幅提升！ YOLOv4-tiny在COCO上的性能可达到：40.2% AP50, 371 FPS (GTX 1080 Ti)。相较于YOLOv3-tiny，AP和FPS的性能有巨大提升。并且，YOLOv4-tiny的权重文件只有23MB，适合在移动端、嵌入式设备、边缘计算等设备上部署。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4-tiny训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv4-tiny使用AlexAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：YOLOv4-tiny的网络结构、安装YOLOv4-tiny、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。   除本课程《

yolov4-tiny火焰检测源码,里面包含已经训练好的火焰模型和可供训练的数据集（xml文件和jpg文件），素材视频也在其中，下载即可运行。

目标检测：yolo深度目标检测模型的网络配置文件，下载下来后放到相应的文件夹中即可开始深度网络模型的训练

主要是Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件，可以直接调用，主要运用在物体识别、目标识别跟踪、人脸识别、无人机等应用领域。

yolov4-tiny.weights 文件下载

YOLOV4-Tiny：You Only Look Once-Tiny目标检测模型在TF2当中的实现 2021年2月7日更新： 仔细对照了darknet库的网络结构，发现P5_Upsample和feat1的顺序搞反了，已经调整，重新训练了权值，加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map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+COCO VOC-Test07 416x416 - 77.5 COCO-Train2017 COCO-Val2017 416x416 21.8 41.3 所需环境 tensorflow-gpu==2.2.0 注意事项 代码中的yolov4_tiny_weights_coco.h5和yolov4_tiny_weights_vo

tensorflow-yolov4-tflite YOLOv4，YOLOv4-tiny在Tensorflow 2.0中实现。 将YOLO v4，YOLOv3，YOLO tiny .weights转换为.pb，.tflite和trt格式以生成tensorflow，tensorflow lite和tensorRT。 下载yolov4.weights文件： ://drive.google.com/open id 1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT 先决条件 Tensorflow 2.3.0rc0 性能 演示版 # Convert darknet weights to 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预训练模型和权重weigths cfg 文件.rar

tiny yoloV4的预训练权重 yolov4-tiny.conv.29 tiny比较小，速度非常快，结合opencv可以实时检测。效果相当的棒。