yolov4目标检测

YOLOv4是一种目标检测算法，由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao等人开发。该算法基于YOLOv3算法，结合了许多最新的技术进展，如Mosaic数据增强、Bag of Freebies和NAS-FPN等，提高了检测精度和速度。与其他目标检测算法相比，YOLOv4在准确率、速度和模型大小等方面都有显著的提升。

YOLOv4的特点包括：
1. 更高的检测精度：使用多种新技术进展，如CSPDarknet53、SAM和PANet等，能够更准确地检测目标。
2. 更快的检测速度：优化了网络结构、加速了计算过程，使得检测速度更快。
3. 更小的模型大小：对网络进行了优化，使得模型大小更小。

相关问题

yolov5目标检测源码

### YOLOv5 目标检测源码 GitHub 仓库

对于寻找YOLOv5目标检测的源码GitHub仓库，存在多个由不同开发者维护的版本。官方的YOLOv5仓库提供了基础框架和支持训练的不同预训练模型[^1]。

#### 官方仓库
官方YOLOv5仓库位于`ultralytics/yolov5`，此仓库包含了YOLOv5的基础实现以及多种预训练权重文件如yolov5s.pt、yolov5m.pt等。该仓库不仅提供基本的目标检测功能还集成了额外特性比如P6架构的支持、AWS集成等功能。

import torch
from pathlib import Path

# 加载官方提供的预训练模型之一
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')

#### 社区贡献版本
除了官方仓库外还有其他社区成员基于官方版进行了扩展或优化的工作：

- **OpenCV ONNX 运行环境下的YOLOv5**：可以在指定链接找到适用于OpenCV和ONNX运行时环境下的YOLOv5版本，适合那些希望在特定硬件平台上部署YOLOv5的人群[^2]。

- **PyTorch 实现的YOLOv5**：另一个值得注意的是bubbliiiing所分享的一个项目，该项目同样实现了YOLOv5并加入了一些个人改进之处[^3]。

当准备使用这些资源来构建自定义的数据集进行训练时，需要注意调整配置文件（通常是`.yaml`格式），并将数据放置于适当位置以便程序能够正确读取[^4]。

YOLOv8目标检测

YOLOv8是一种用于目标检测的深度学习模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLOv8采用了一种单阶段的检测方法，可以实时地在图像或视频中检测出多个目标物体。

YOLOv8的主要特点包括：
1. 高速度：YOLOv8能够实时地进行目标检测，其速度比传统的两阶段方法更快。
2. 高准确性：YOLOv8在保持较高速度的同时，也具备较高的检测准确性。
3. 多尺度特征融合：YOLOv8通过使用不同尺度的特征图来检测不同大小的目标物体，从而提高了检测的精度。
4. 使用Darknet作为基础网络：YOLOv8使用了一个名为Darknet的深度神经网络作为其基础网络，该网络具有较好的特征提取能力。

YOLOv8的工作流程如下：
1. 输入图像被分成多个网格（grid），每个网格负责检测其中的目标物体。
2. 对于每个网格，预测出多个边界框（bounding box），每个边界框包含一个目标物体的位置和类别信息。
3. 通过计算边界框与目标物体的IoU（Intersection over Union）来筛选出最佳的边界框。
4. 最后，根据置信度和类别概率来确定最终的检测结果。