网站开发公司的销售方式,夺宝网站制作,wordpress apache版本,濮阳建设公司网站前言#xff1a;Hello大家好#xff0c;我是小哥谈。YOLOv4论文的发表背景是在原作者声名放弃更新YOLO算法后#xff0c;俄罗斯的Alexey大神扛起了YOLOv4的大旗#xff0c;因此#xff0c;其诞生背景是为了进一步提高目标检测算法的性能和精度。本篇文章就简单讲述一下YOL… 前言Hello大家好我是小哥谈。YOLOv4论文的发表背景是在原作者声名放弃更新YOLO算法后俄罗斯的Alexey大神扛起了YOLOv4的大旗因此其诞生背景是为了进一步提高目标检测算法的性能和精度。本篇文章就简单讲述一下YOLOv4的诞生背景、技术原理等。 目录
1.诞生背景
2.论文发表
3.技术原理
3.1 网络结构
3.2 训练策略
4.性能评价 1.诞生背景
YOLOv4是一个物体检测算法是YOLOYou Only Look Once系列的第4个版本。它是由Joseph Redmon和Alexey Bochkovskiy等人在Darknet框架上开发的一种高效、快速的实时物体检测算法。相比于之前的版本YOLOv4具有更高的检测精度和更快的检测速度。它利用了很多先进的技术来提高检测精度包括CSPDarknet53、SPP、PAN、ASFF等这些技术可以有效地减少模型的误差和提高模型的泛化能力。同时YOLOv4还采用了一些优化技术来提高检测速度包括模型融合、跨阶段连接、多尺度训练等这些技术可以有效地提高模型的运行速度和性能。
总的来说YOLOv4是一种非常强大的物体检测算法具有很高的检测精度和很快的检测速度可以广泛应用于计算机视觉领域的各种任务如智能监控、自动驾驶、机器人视觉等。✅
YOLOv4的独到之处在于
是一个高效而强大的目标检测网。它使我们每个人都可以使用 GTX 1080Ti 或 2080Ti 的GPU来训练一个超快速和精确的目标检测器。这对于买不起高性能显卡的我们来说简直是个福音在论文中验证了大量先进的技巧对目标检测性能的影响真的是非常良心!对当前先进的目标检测方法进行了改进使之更有效并且更适合在单GPU上训练这些改进包括CBN、PAN、SAM等。 2.论文发表
YOLOv4是一种目标检测算法是YOLOv3的升级版由俄罗斯的Alexey大神提出。关于YOLOv4的论文是在2020年CVPR上发表的。YOLOv4的产生动机是为了提高目标检测的准确性和速度。在YOLOv4中作者采用了一系列新技术如CSPDarknet53、SPP-block、SAM和PAN等以提高模型的准确性和速度。此外作者还使用了一些训练技巧如Mosaic数据增强、DropBlock正则化和CIoU-loss等以进一步提高模型的性能。总之YOLOv4的产生旨在打破目标检测的性能瓶颈提供更好的检测结果和更快的速度。 说明♨️♨️♨️ 论文题目《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 论文地址 https://arxiv.org/abs/2004.10934 说明♨️♨️♨️ 关于YOLOv4论文的详细解析请参考文章 大神接力 | YOLOv4论文介绍及翻译纯中文版 3.技术原理
3.1 网络结构
YOLOv4网络结构图如下所示 最简单清晰的表示 YOLOv4 CSPDarknet53主干 SPP附加模块颈 PANet路径聚合颈 YOLOv3头部
YOLOv4在原来的YOLO目标检测架构的基础上采用了很多优化策略在数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等方面都有不同程度的优化。
YOLOv4的网络结构如上所示可以看出它是在YOLOv3的主干网络Darknet-53的基础上增加了backbone结构其中包含了5个CSP模块可以有效增强网络的学习能力降低成本。同时增加了Droblock缓解过拟合现象。此外很重要的一点是使用了Mish激活函数根据实验这种激活函数可以增加精度。 YOLOv4中的Neck结构是指网络的中间部分它主要用于将来自不同层级的特征图进行融合以提高目标检测的准确性。YOLOv4中的Neck结构采用了SPP结构和PAN结构相结合的方式其中SPP结构用于提取不同尺度的特征PAN结构用于将这些特征进行融合。具体来说SPP结构通过池化操作提取不同尺度的特征PAN结构则通过上采样和下采样操作将这些特征进行融合。这种结构的设计可以使得网络更好地适应不同尺度的目标并提高目标检测的准确性。输入部分采用了Mosaic数据增强随机采用四张图片随即缩放后随机凭借丰富了数据集增强了模型的鲁棒性。预测部份采用了CIOU_Loss替换了IOU_LossDIOU_nms替换了nms充分考虑了边框不重合中心点距离以及边框宽高比的问题。
3.2 训练策略
YOLOv4是一种广泛使用的目标检测算法其训练策略可以分为以下几个步骤 数据集准备首先需要准备一个包含目标物体的标注数据集。数据集应包含图像以及每个图像中物体的边界框和类别标签。 数据增强为了增加数据集的多样性和泛化能力可以使用数据增强技术对图像进行变换如旋转、缩放、裁剪、翻转等。 模型选择选择合适的模型架构作为YOLOv4的基础网络。YOLOv4通常使用Darknet作为基础网络该网络可以在训练过程中学习到目标物体的特征。 损失函数定义目标检测任务的损失函数。 训练策略使用标注数据集进行模型训练。通常采用随机梯度下降SGD或者Adam优化器来最小化损失函数。训练过程中可以采用分批次mini-batch的方式进行训练以提高训练效率。 学习率调度为了提高模型的收敛速度和泛化能力可以使用学习率调度策略。常见的策略有学习率衰减、学习率余弦退火等。 模型评估在训练过程中可以定期对模型进行评估以了解其在验证集上的性能。常用的指标包括精确度、召回率、平均精确度均值mAP等。 推理和后处理在模型训练完成后可以使用训练好的模型进行推理。推理过程包括图像预处理、模型前向计算、边界框后处理等步骤。 4.性能评价
优点
高速度YOLOv4采用了一种基于单阶段检测的方法通过将目标检测与边界框回归和分类任务合并使得整个检测过程非常高效。在GPU上实现时YOLOv4可以实时处理视频流。高精度YOLOv4在保持高速度的同时通过引入一系列改进措施如多尺度训练、数据增强和更强大的骨干网络等提高了检测算法的精度。相比于之前的版本YOLOv4在目标检测的准确率上有较大幅度的提升。多功能性YOLOv4具备实时检测多种不同类别的目标能力。它可以应用于多个领域包括安防监控、自动驾驶、智能家居等。而且它是一种端到端的检测算法不需要额外的后处理步骤。
缺点
较大的模型尺寸YOLOv4相比于之前的版本在网络结构和参数规模上有所增加导致模型尺寸较大。这会对存储和计算资源造成一定的压力。相对较高的错误率尽管YOLOv4在精度上有所提升但相比于一些两阶段的目标检测算法如Faster R-CNN和Mask R-CNN在特别复杂或密集的场景下YOLOv4可能会有一些漏检和误检的情况
