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YOLOv4目标检测

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软硬件环境

  • ubuntu 18.04 64bit
  • nvidia gtx 1660
  • YOLOv4

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YOLOv4

YOLO是目标检测领域非常优秀的算法之一,近日,YOLO第四个版本发布了,论文地址: https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf,该论文提出了五大改进,二十多个技巧,效果显著。

YOLOv4检测

工程源码托管在 https://github.com/AlexeyAB/darknet,基本使用方法跟YOLOv3是一模一样的,如果不清楚的话,可以参考之前的文章 Darknet基本使用

首先我们需要下载YOLOv4的模型文件,地址是 https://drive.google.com/open?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT

接下来还是下载源码

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet

默认情况下,Makefile没有打开gpucudnnopencv等选项,我这边是有这些环境的,所以呢,编辑Makefile,修改

GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1

修改成功后开始编译

make

等到编译过程结束,在当前目录下会生成可执行文件darknet

最后,我们来测试下

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

yolov4

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/horses.jpg

yolov4

对比下YOLOv3的检出结果,就能发现,YOLOv4能够检测出dog.jpg右上角的pottedplant,而YOLOv3不行;在horses.jpg中,YOLOv4可以检测出所有的马匹,而YOLOv3只能检出4匹

参考资料

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