YOLOv4(暂不完整持续更新)

最新推荐文章于 2025-10-21 21:30:52 发布

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YOLOv4是一种高效且强大的目标检测模型，相较于YOLOv3，其在COCO数据集上的AP提高了10%，fps提升了12%。通过集成多种优化算法，如WRC、CSP、Mish激活、Mosaic数据增强等，实现了快速准确的目标检测。论文还验证了SOTA方法的影响，并改进了CBN、PAN、SAM等技术。

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934

代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet

论文中提到，在COCO数据集上，YOLOv4比YOLOv3提升了10%的AP和12%的fps，所以YOLOv4更加快速、精准。

达到这种效果，主要原因是YOLOv4将很多单独的优化算法做了集成，包括：

Weighted-Residual-Connections (WRC)
Cross-Stage-Partial-connections (CSP)-------用来作backbone
Cross mini-Batch Normalization (CmBN)
Self-adversarial-training (SAT)
Mish-activation
Mosaic data augmentation
CmBN
DropBlock regularization
CIoU loss

本文的主要贡献如下：

1. 提出了一种高效而强大的目标检测模型。它使每个人都可以使用1080 Ti或2080 Ti GPU 训练超快速和准确的目标检测器（牛逼！）。

2. 在检测器训练期间，验证了SOTA的Bag-of Freebies 和B

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4 条评论

wyl_blogs 2020.05.25
前辈，您好，您试过用1080P的摄像头进行测试吗，我在用480的摄像头进行测试的时候，基本都是实时的21fps，但是用1080p摄像头的话，就是1.7fps，检测的太慢了，并且我无论怎么调试cfg文件里的width和height，都是1.7fps，再怎么调试也没有效果，这个是什么原因呢？输入网络的图像不是都是cfg文件里的width和height固定的吗？固定的那为什么480P和1080P的检测速度还会差这么多呢？我该修改哪些文件才能让1080P也达到实时呢？
- Ooo。回复wyl_blogs 2020.05.28
  [reply]weixin_43871135[/reply]这个...我也不清楚了，你的显卡配置还是很高级的，，能否等你弄明白了告诉我？？哈哈我在这蹲个答案
- wyl_blogs回复Ooo。 2020.05.27
  [reply]xue_csdn[/reply]好的，感谢您的回复，我用的是2070SUPER的显卡，我在使用darknet源码进行1080P摄像头测试的时候是卡顿的，但是要是用他的python模块去实现测试的时候，却又可以达到实时，我真的是一头雾水啦，哈哈哈。
- Ooo。回复wyl_blogs 2020.05.27
  [reply]weixin_43871135[/reply]理论上讲修改cfg中的width和height还是有用的，需要修改成32的倍数，值越小测试速度越快，当然跟输入的分辨率有关系，在v2，v3的论文中也能看出分辨率越小，fps越大，你的480p检测速度快，有可能是因为它更接近于训练时的cfg参数（这只是我的看法，如果有更好的依据欢迎来喷），如果想让1080p也有这样的速度，除非你更换更好的显卡，v3和v4它对于硬件本身有很高的需求这是事实