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

yolov4tiny目标检测

YOLOv4-tiny目标检测是一种基于深度学习算法的图像识别技术。它是YOLOv4的精简版，参数只有原模型的十分之一，因此更加轻量化。相较于传统的图像分类算法，YOLOv4-tiny可以实现对图像中目标的分类和定位，因此在实际应用中更加贴近需求，如行人检测、口罩检测等。

如果你想学习YOLOv4-tiny目标检测，可以参考《YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集》这本书，其中详细介绍了YOLOv4-tiny的实战教程和训练自己的数据集的方法。该书指导你如何使用YOLOv4-tiny进行目标检测，并提供了一些性能指标和参考结果。

在使用YOLOv4-tiny进行目标检测时，你可以使用指令"./darknet detect cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/dog.jpg"来进行检测，其中"cfg/yolov4-tiny.cfg"是YOLOv4-tiny的配置文件，"yolov4-tiny.weights"是训练好的权重文件，"data/dog.jpg"是需要进行检测的图像文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Windows版YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集](https://download.csdn.net/download/weixin_26843605/19766019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [基于FPGA的Yolov4 tiny目标检测网络加速器](https://blog.csdn.net/qq_40268672/article/details/123164466)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Jetson Nano使用YOLOv4-Tiny进行目标检测](https://blog.csdn.net/qq_45867442/article/details/117461319)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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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。