YOLOv4-object：我们修改NMS procecss-源码

YOLOv4-object：对象发现的有效模型和方法 此仓库基于 。 抽象 对象发现是指识别图像中的所有未知对象，这对于机器人系统探索未知环境非常重要。 近年来，基于深度学习方法的物体检测模型在物体分类和定位方面取得了令人瞩目的成就。 但是，这些模型很难处理看不见的环境，因为要详尽地预定义所有类型的对象是不可行的。 在本文中，我们提出了模型YOLOv4-object来通过修改YOLOv4的输出空间和相关的图像标签来识别图像中的所有对象。 在COCO数据集上进行的实验通过实现65.13％的查全率（比原始YOLOv4高3.65％）证明了我们方法的有效性。 我们指出，COCO的功能（不标记所有对象）会损害对象发现的学习过程，因此，我们在480个完全标记的图像上微调YOLOv4-object，并显着改善了召回率，从而进一步验证了我们提出的方法的有效性。 而且，我们的方法是可转移的，可扩展的和可压