yolov4: optimal speed and accuracy of object detection
时间: 2023-04-24 10:02:24 浏览: 86
yolov4是一种目标检测算法,它在速度和准确性方面都有很好的表现。它采用了一些新的技术,如SPP结构、PANet结构、CSP结构和YOLOv3-tiny等,以提高检测速度和准确性。此外,yolov4还使用了更大的网络和更多的数据进行训练,以进一步提高准确性。总的来说,yolov4在速度和准确性方面都达到了最佳水平。
相关问题
yolov8文献引用
YOLOv4是一种高效的目标检测算法,它在速度和准确性方面取得了显著的改进。以下是YOLOv4的一些文献引用:
1. Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao. "YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection." arXiv preprint arXiv:2004.10934 (2020).
2. Joseph Redmon, Ali Farhadi. "YOLOv3: An Incremental Improvement." arXiv preprint arXiv:1804.02767 (2018).
3. Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi. "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR) (2016).
这些文献提供了YOLOv4算法的详细介绍和技术细节,可以作为参考资料来了解YOLOv4的原理和实现方式。
基于yolov8的垃圾分类系统参考文献
基于YOLOv8的垃圾分类系统是一种利用YOLOv8目标检测算法来实现垃圾分类的系统。以下是一些相关的参考文献:
1. Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao. "YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection." arXiv preprint arXiv:2004.10934 (2020).
2. Joseph Redmon, Ali Farhadi. "YOLOv3: An Incremental Improvement." arXiv preprint arXiv:1804.02767 (2018).
3. Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi. "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (2016).
4. 刘洋, 张晓东, 王晓东. "基于深度学习的垃圾分类方法研究." 计算机应用与软件 (2019).
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