基于C++_opencv_dnn实现实时离线视频进行推理和运算
2022-10-17 22:05:40 59.65MB 目标检测
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torchvision0.8
2022-09-14 16:05:36 11.11MB python yolov4-tiny
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yolov4 Tiny版本的预训练权重,提取了yolo v4的backbone层,可用作训练yolo-V4.
2022-05-18 09:05:10 23.13MB yolo yolov4 tiny yolo
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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。
2022-04-19 22:52:45 725.18MB yolov4 yolov4-tiny opencv4.4 目标识别
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YOLOV4-Tiny:You Only Look Once-Tiny目标检测模型在Keras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==1.13.1 keras==2.1.5 注意事项 代码中的yolov4_tiny_weights_coco.h5和yolov4
2021-12-08 20:24:45 5.32MB 附件源码 文章源码
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课程演示环境:Windows10  需要学习Ubuntus系统YOLOv4-tiny的同学请前往《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Windows10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)和先验框聚类分析。   除本课程《Windows版YO
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yolov4-tiny pytorch implementation of yolov4-tiny requirements torch torchvision opencv-python Pillow matplotlib tqdm train add datasets 数据集按coco2017数据集形式存放 coco ├── labels/ │   ├── train2017/ │   │   └── 0001.txt (classes cx cy w h) │   └── val2017/ └── images/    ├── train2017/ │   └── 0001.jpg    └── val2017/ set datasets 修改config.py中的train_datasets_images_path、train_datasets_labels
2021-11-22 15:10:51 33KB Python
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YOLOv4-vs-YOLOv4-tiny 根文件夹中有两个主要的jupyter笔记本,其中包含在roboflow的数据集上运行YOLOv4和YOLOv4-tiny的所有代码和指令。 我还添加了一些功能来使用您的网络摄像头捕获实时对象检测。 视频文件夹包含经过口罩训练的YOLOv4视频,并应用于涵盖冠状病毒的最新新闻视频。
2021-11-22 10:19:46 80.82MB JupyterNotebook
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抽烟检测yolov4-tiny-pytorch源码,里面有大量抽烟数据集训练成的抽烟模型,识别抽烟准确度高达百分之98,速度超过20帧每秒,下载即可运行
2021-10-27 17:07:57 53.42MB 深度学习 机器学习 人工智能 python
安全帽检测yolov4-tiny-pytorch源码,里面有大量安全帽数据集训练成的抽烟模型,识别安全帽准确度高达百分之98,速度超过20帧每秒,下载即可运行
2021-10-27 17:07:57 53.46MB 深度学习 机器学习 python