YOLOv4的详细介绍(免费gpu服务器yolo)

YOLOv4的详细介绍

1、YOLOv4 是一个目标检测模型，属于 YOLO 系列模型的第四版本。它的主要目标是实现实时检测，并在单个 GPU 上进行训练，旨在让视觉工程师和开发人员在自定义领域轻松使用框架。YOLOv4 是一个实时对象检测模型，体积小且易于所有开发人员使用。

yolov7论文解读

YOLOV7作为yolov4的升级版本，旨在提升目标检测的速度与精度，适用于移动GPU设备，并在多项指标上超越现有检测器。本文将重点介绍YOLOV7在实时目标检测器、参数重参化技术、网络架构ELAN以及模型缩放和标签分配方面的改进策略。实时目标检测器：YOLOV7与YOLO和FCOS等算法并列，要求具备高效与精度。

论文详细介绍了YOLOv7超过当前所有检测器的能力，最高模型AP值达到58%，并能在30FPS下运行。对比其他检测器如YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOvYOLOvDETR、Deformable-DETR、DINO-5scale-R50和ViT-Adapter-B，YOLOv7在速度和精度上均表现出色。

鉴于YOLOv7的发布，YOLOv5算法自2020年以来已有大量改进论文，研究价值和新颖度略显不足。因此，本文以YOLOv7为基础进行改进，同时沿用YOLOv5的改进方法，以适用于其他算法。本文将介绍如何引入SKAttention注意力机制，以增强跨维度交互的重要性，提高检测效果。

yolov5环境配置及自用模型训练(自用轮)

在yolov5文件夹内打开命令行，输入训练代码。2）运行训练代码，参数包括模型配置文件、数据配置文件、权重文件、步长和批量大小。训练完成后，输出结果在yolov5/runs/exp/weights文件夹内，通常包括best.pt和last.pt文件。

训练模型步骤如下：使用pycharm打开项目，设置虚拟环境，确保代码能够正常运行。运行train.py，代码将自动下载数据集和预训练模型，开始训练过程。若无异常，环境安装正确。训练自己的数据集需要准备数据和创建配置文件。在yolov5/data文件夹下新建fire.yaml，根据数据格式进行配置。

接下来，下载并配置YOLO-V5代码。您可以从GitHub或夸客网盘获取代码：[GitHub链接]、[网盘链接]。使用conda环境管理工具，安装所有依赖库，以便在CPU或GPU上运行YOLO。若遇到安装问题，请查阅相关博客：[链接]。在完成环境准备后，通过命令行运行代码。确保您的数据集配置文件和模型配置文件正确设置。

打开图片目录设置标注文件保存位置并开启自动保存功能开始标注，绘制目标框并标记类别，使用快捷键提高效率标注完成后，将生成对应的txt文件。数据集配置 创建mask_data.yaml文件以方便后续训练。数据集准备完毕后，开始模型训练。在models目录下创建mask_yolov5s.yaml文件，配置模型参数。

YOLOv5，作为单阶段深度学习目标检测器的代表，以实时速度和高准确性吸引着众多用户。从YOLOv5系列的介绍，到五个模型的选择，再到使用Vehicle-OpenImages数据集进行自定义训练的详细步骤，我们一步步演示了如何将YOLOv5应用于实际场景。

YOLOv4团队开源最新力作!1774fps、COCO最高精度,分别适合高低端GPU的YOL...

作者团队： 加利福尼亚大学戴维斯分校 时间： 2019年12月16日 注： 在 COCO 上，31 mAP，速度高达 35 FPS！摘要： 我们提供了一个简单的全卷积模型，专为实时实例分割设计，其在单个Titan Xp上评估的MS COCO上取得了SOTA结果，速度比以前任何最新方法快得多。