YOLOv4
mobileNetV1、2、3与YOLOV4
一、mobileV1 MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution（深度可分离卷积块）能够有效降低参数量。 对于常规卷积：假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出 ......
YOLOv5/YOLOV4中的SPP/SPPF
目录 一、SPP的应用的背景 二、SPP结构分析 三、SPPF结构分析 四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析（内含注释分析） 一、SPP的应用的背景 在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？ 通常来说，我们有以下几种方法： （1）对输入进行 ......
yolov4
yolov4 论文:《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 yolov4整体框架 借鉴b站一位up的图： 相比于yolov3改进之处 网络结构: Backbone:DarkNet53 => CSPDarkNet53 Neck: ......
[重读经典论文]YOLOv4
推荐博客：YOLOv4网络详解 配套视频：YOLOv4网络详解 补充知识：3.1 YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3) 中的yolov3spp理论讲解(包括CIoU以及Focal Loss) （完） ......
基于YOLOv4的目标检测系统（附MATLAB代码+GUI实现）
本文介绍了一种MATLAB实现的目标检测系统代码，采用 YOLOv4 检测网络作为核心模型，用于训练和检测各种任务下的目标，并在GUI界面中对各种目标检测结果可视化。文章详细介绍了YOLOv4的实现过程，包括算法原理、MATLAB 实现代码、训练数据集、训练过程和图形用户界面。在GUI界面中，用户可... ......
m基于简化后的轻量级yolov4深度学习网络农作物检测算法matlab仿真
1.算法描述 YOLOv4 的深层网络包括 SPP 模块、PANet 模块、YOLO Head 模块和部分卷积，其主要作用是加强目标特征提取并获取预测结果。SPP 模块的输入端和输出端各连接一个三次卷积块，每个三次卷积块包含 2 个 1×1 卷积和 1 个 3×3 卷积。 PANet 模块包含特征层 ......