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搜索资源列表

  1. win10+cuda10.2+VS2019+YOLOV4.zip

  2. yolov4在cuda10.2的编译文件，opencv版本为3.4.0。如果需要详细的安装说明，请参照博文。交流学习。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：changquanhao

  1. yolov4.rar

  2. pytorch版yolo4网络，包括训练和测试等，可训练自己的数据集，需要安装labelimg，环境：python3.7+pytorch1.2+opencv+cuda10.0

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：Mr_lize

  1. WIN10+YOLOv4目标检测.pdf

  2. WIN10+YOLOv4，windows上完美执行YOLOv4目标检测 1 软件安装 2 配置YOLOv4环境 3 目标检测

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-18
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：anderson_zh

  1. win10+yolov4测试环境安装指导.docx

  2. 亲测win10环境下安装yolov4的安装指导。给想入门yolo的同学们。环境步骤一致的化，肯定可以安装成功的，请大家放心使用。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-12
    • 文件大小：93mb
    • 提供者：cyf_2008

  1. Window环境下运行YOLO v4目标检测算法

  2. YOLO v4是一种最新提出的目标检测算法，由Alexey Bochkovskiy提出，性能较原有算法基础上有较大幅度提高。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934 GitHub源码地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet 运行环境：WIn7+CUDA10.0+Python3.6+VS2015（社区版） 作者提供了三种编译方式，我们选择第三种，同时也是YOLO v3和YOLO v2等使用的传统方式。 首先确定你的CUD

  3. 所属分类：其它

  1. yolov4-triton-tensorrt:该存储库将YOLOv4作为优化的TensorRT引擎部署到Triton Inference Server-源码

  2. 使用TensorRT的Triton Inference Server上的YOLOv4 该存储库展示了如何将YOLOv4作为优化的引擎部署到 。 Triton Inference Server具有许多现成的优势，可用于模型部署，例如GRPC和HTTP接口，在多个GPU上自动调度，共享内存（甚至在GPU上），运行状况度量和内存资源管理。 TensorRT将通过融合层并为我们的特定硬件选择最快的层实现来自动优化模型的吞吐量和延迟。我们将使用TensorRT API从头开始生成网络，并将所有不支持的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：365kb
    • 提供者：weixin_42123296

  1. ML-auto-baseball-pitching-overlay:baseball实时自动棒球投球叠加-源码

  2. :baseball:用机器学习自动叠加俯仰运动和轨迹！ 该项目将使用您的棒球投球剪辑并自动生成覆盖图。输入的音高剪辑可能直接来自您的手机或相机。释放点将由程序自动检测。该系统将跟踪轨迹并对齐所有视频以生成覆盖图。 经过微调的YOLOv4模型可用来获取球的位置。然后，我实现了SORT跟踪算法来跟踪每个单独的球。最后，我应用了一些图像配准技术来处理每个剪辑上的轻微相机偏移。 我仍在努力改善它！随时关注此项目，也请查看待办事项列表。 这个主意来自。 :laptop:入门 这些说明将为您提供项目的副本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：149mb
    • 提供者：weixin_42132359

  1. Complex-YOLOv4-Pytorch:本文基于YOLOv4的PyTorch实现-源码

  2. 复杂的YOLOv4 本文基于YOLOv4的PyTorch实现： 特征 基于YOLOv4的实时3D对象检测 支持 张量板 镶嵌/切口增强训练 使用旋转框的损失进行优化。 更新2020.08.26 ： 更快的训练，更快的推理 无锚的方法 无需非最大抑制 示范（在GTX 1080Ti上） 2.入门 2.1。要求 pip install -U -r requirements.txt 有关和库的信息，请参阅其官方网站上的安装说明。 2.2。资料准备 从下载3D KITTI检测数据集。 下载的数据包括

  3. 所属分类：其它

  1. social-distance-estimation:使用YOLOv4对象检测器和OpenPose人体姿态估计器从单个RGB图像估计社交距离-源码

  2. 社会距离估计 该存储库包含使用YOLOv4对象检测器和OpenPose人类姿势估计器根据单个RGB图像自动进行社交距离估计的代码和教程。 内容 入门 该代码要求安装以下库： python 3.8 张量流2.3.1 的opencv 4.4.0.44 numpy的1.18.5 该代码要求安装YOLOv4和OpenPose模型。 有关安装说明，请参阅和 。 安装后，从此页面下载3个脚本automatic_evaluation_API.py，valuate_labeled_images.py和

  3. 所属分类：其它

  1. yolo v4安装与使用-附件资源

  2. yolo v4安装与使用-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42187923

  1. Ubuntu20.04 配置Yolov4(安装OpenCV，配置环境)-附件资源

  2. Ubuntu20.04 配置Yolov4(安装OpenCV，配置环境)-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42202595

  1. yolo v4安装与使用-附件资源

  2. yolo v4安装与使用-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42195978

  1. Ubuntu20.04 配置Yolov4(安装OpenCV，配置环境)-附件资源

  2. Ubuntu20.04 配置Yolov4(安装OpenCV，配置环境)-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42191359

  1. yolov4-darknet-notes：有关在Azure上培训和部署Darknet YOLO v4模型的说明-源码

  2. 在Azure上训练自定义YOLO v4暗网模型并在IoT Edge上与Azure Live Video Analytics一起运行 目录 训练定制的YOLO v4模型 先决条件 SSH客户端或命令行工具-对于Windows，请尝试 SCP客户端或命令行工具-对于Windows，请尝试 Azure订阅-适用于新客户的。 熟悉Unix命令-例如vim ， nano ， wget ， curl等。 视觉对象标记工具 在Azure中的Ubuntu（18.04）虚拟机上安装并运行测试 通过使用项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42179184

  1. YOLOv4-MaskDetection：使用YOLOv4进行遮罩检测-源码

  2. Yolov4用于遮罩检测 使用Darknet和OpenCVYolov4遮罩检测 目录 关于该项目 遮罩检测 入门 要启动并运行本地副本，请遵循以下简单步骤。 先决条件 这是一个如何列出使用软件所需的内容以及如何安装它们的示例。 * Python 3.x： * numpy pip install numpy * openCV 对于Window： : pip install opencv-python 对于Raspberry 4，出于对上帝的爱，请访问以下链接： : 安装 克隆

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：41mb
    • 提供者：weixin_42160645

  1. car_detection_yolov4：此汽车检测是使用Yolo V4开发的-源码

  2. 开发该应用程序是为了从高速公路上的摄像头捕获的视频中检测汽车 使用Yolo V4的应用程序结果 该项目包含一个用于对车辆和汽车检测以及其他物体检测进行计数的计数器。 暗网 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。 它快速，易于安装，并支持CPU和GPU计算。 Yolo V4 您只需看一次（YOLO），即可快速，准确地完成一个阶段的目标检测器系列。 缩放后的YOLOv4： 论文： : 源代码-Darknet： : 中等： ： YOLOv4： 论文： : 源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：57mb
    • 提供者：weixin_42099936

  1. yolov4-deepsort：使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪-源码

  2. yolov4-deepsort 使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT（具有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪）中，以创建高度准确的对象跟踪器。 对象跟踪器演示 汽车上的对象跟踪器演示 入门 首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，因

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：73mb
    • 提供者：weixin_42169674

  1. BMW-YOLOv4-Training-Automation：此存储库可让您开始训练最先进的深度学习模型，而几乎不需要或不需要任何配置！ 您提供标记的数据集或使用我们的BMW-LabelTool-Lite标记数据集，就可以立即开始训练并以许

  2. 适用于Linux的YOLOv4-v3培训自动化API 该存储库基于AlexeyAB的darknet repro，可让您开始训练最先进的深度学习模型，而几乎不需要或不需要任何配置！ 您提供了标记的数据集，就可以立即开始训练并以许多不同方式（例如TensorBoard或自定义REST API和GUI）对其进行监视。 使用YOLOv4进行培训从未如此简单。 该存储库还与Yolov3培训具有交叉兼容性。 您还可以使用我们的BMW-Labeltool-lite用yolo标签格式标记数据集 先决条件 U

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：213mb
    • 提供者：weixin_42134240

  1. BMW-YOLOv4-Inference-API-CPU：这是使用Yolov4和Yolov3 Opencv的无代码对象检测推理API的存储库-源码

  2. 适用于Windows和Linux的YOLO v4-v3 CPU推理API 这是使用Yolov4和Yolo v3 Opencv的对象检测推理API的存储库。 推理REST API在CPU上运行，不需要使用任何GPU。 Windows和Linux操作系统均支持该功能。 可以在此API中部署使用我们的培训Yolov4或Yolov3存储库训练的模型。 可以同时加载和使用多个对象检测模型。 可以使用docker或docker swarm部署此仓库。 请仅在需要以下情况时使用docker swar

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42127748

  1. Windows版YOLOv4目标检测实战：Windows系统上的软件安装.pdf

  2. Windows版YOLOv4目标检测实战：Windows系统上的软件安装.pdf

  3. 所属分类：机器学习

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