主要是yolov4-tiny和opencv4.4的源码，功能主要用于目标检测，可以在Ubuntu或Linux上跑，直接实现摄像头、视频、图片的检测。

无人机检测数据集，此为第六部分，标签格式为txt和xml两种，可以直接用于YOLO系列目标检测算法实现无人机检测，类别名为drone，数量为6000多张

先打开摄像头，再点打开检测，CPU配置比较卡，GPU要快很多，如果要识别其他物体，需替换自己的训练数据集yolov3.weights 还有CFG文件 仅大家交流，我也是好久才搞会视频和摄像头检测！由于包括训练数据集，文件有点大约800M

yolov4人工智能识别算法结构

1400张车子的数据集，已经完全手工专业标注完成，包括车子图片和生成的.xml文件，可供yolov3、yolov4、yolov5框架训练出车辆检测模型，识别度超过百分之98以上。

yolov4.weights 官方Google driver转存，上传限制，分卷上传, yolov4.weights.zip.001 yolov4.weights.zip.002

Import and export Darknet models(https://github.com/pjreddie/darknet ) within MATLAB deep learning networks. The importer can import all the seriesNetworks in the darknet and some simple DAGnetworks. The exporter can export all the seriesNetworks and some of the backbone networks. In addition to importing the deep neural network, the importer can obtain the feature map size of the network, the n

pytorch目标检测yolov4目标检测各类型数目统计计数 https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/123959712

该存储库使用简化和最少的代码来重现 yolov3 / yolov4 检测网络和暗网分类网络。 亮点如下： 1、支持原版暗网模式； 2、支持“* .cfg”、“* .weights”模型的训练、推理、导入导出； 3、支持最新的yolov3、yolov4型号； 4、支持暗网分类模型； 5、支持feature map大小计算、flops计算等各种指标。 这些代码可读性强，比其他框架如pytorch和tensorflow更简洁！但是不包含各种训练数据增强技巧！

yolov4预训练模型，打包在压缩文件