pytorch|pytorch 配置opencv_YOLOv4 的各种新实现、配置、测试、训练资源汇总 tensorflow|linux多卡训练|配置op

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来源：我爱计算机视觉近日最火的莫过于 YOLOv4 的横空出世，极市平台在第一时间进行了 YOLOv4的论文解读：重磅！就在刚刚，吊打一切的 YOLOv4 开源了！得到了大家的广泛关注。以下视频为 YOLOv4 在驾驶环境的测试结果：来自 https://www.youtube.com/watch?v=VK2XnppfD_o 生成上述视频的命令：

./darknet.exe detector demo ../../cfg/coco.data ../../cfg/yolov4-1024.cfg ../../yolov4.weights ~/Desktop/0002-20170519-2.mp4 -thresh 0.2 -ext_output -out_filename ~/Desktop/output.avi

原 YOLOv4 是基于DarkNet框架的，已经有不少小伙伴在着手其他版本的实现： 1、YOLOv4 的 TensorFlow 2.0 实现 https://github.com/xiao9616/yolo4_tensorflow2 2、YOLOv4 的 TensorFlow 实现持续更新使用说明及设备介绍详细 https://github.com/rrddcc/YOLOv4_tensorflow 3、YOLOv4 的 TensorFlow 实现 https://github.com/klauspa/Yolov4-tensorflow 4、YOLOv4 的 PyTorch 实现 https://github.com/GZQ0723/YoloV4 5、YOLOv4(TensorFlow后端)的 Keras 实现 https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4

pytorch|pytorch 配置opencv_YOLOv4 的各种新实现、配置、测试、训练资源汇总

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6、YOLOv4 的 PyTorch 实现 https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4

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7、YOLOv4-QtGUI Windows 10环境下，YOLOv4-QtGUI是用QT和OpenCV开发可视化目标检测界面,可简单选择本地图片、或摄像头输入来展示检测结果。开发环境介绍、使用步骤详细 https://github.com/scutlrr/Yolov4-QtGUI

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8、将 YOLOv4 模型转换到 tflite 中使用将 .weights 转换为 .tflite 格式以获取 tensorflow lite。 https://github.com/hunglc007/tensorflow-yolov4-tflite

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配置、训练、教程： 1、YOLOv4训练自己的数据模型 https://blog.csdn.net/yapifeitu/article/details/105749693 yolov4训练的时候会用一张动态图来显示训练的效果，如下所示：

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由于设备问题，没有训练效果 2、linux下配置运行YOLOv4！基本环境：cuda=10.0，cudnn>=7.0， opencv>=2.4 https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/105748280#comments_12014895

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yolov3的检测效果

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yolov4的检测效果 3、linux下在pascal voc数据集上训练YOLOv4！https://blog.csdn.net/ly_twt/article/details/105761312 4、windows10+vs2017+opencv3.4.1配置YOLOv4 https://blog.csdn.net/weixin_39954922/article/details/105785460?fps=1&locationNum=2 5、YOLOv4在windows下的安装配置 http://www.luyixian.cn/news_show_354767.aspx 最后一组是在朋友圈看到的不同算法下的对比：