DeepSOCIAL 是通过 YOLOv4 实现行人检测，再用 SORT 实现目标跟踪，并通过单目视觉IPM 逆透视映射实现距离估计，最终评估人群距离监测和风险评估。...用目标检测中用于衡量识别精度与速度的：mAP 全类平均正确率（mean Average Precision）和 FPS 帧率（Frame Per Second）进行评估。...最终选定了 YOLOv4 作为目标检测方法。...sed -i 's/LIBSO=0/LIBSO=1/' Makefile 3.使用 Darknet 的 Python 接口 # 导入 Darknet 函数来执行对象检测...from darknet2 import * # 载入 YOLOv4 架构network, class_names, class_colors = load_network("cfg/yolov4.cfg
DeepSOCIAL 是通过 YOLOv4 实现行人检测，再用 SORT 实现目标跟踪，并通过单目视觉IPM 逆透视映射实现距离估计，最终评估人群距离监测和风险评估。...用目标检测中用于衡量识别精度与速度的：mAP 全类平均正确率（mean Average Precision）和 FPS 帧率（Frame Per Second）进行评估。...最终选定了 YOLOv4 作为目标检测方法。...%cd darknet !...sed -i 's/LIBSO=0/LIBSO=1/' Makefile 3.使用 Darknet 的 Python 接口 # 导入 Darknet 函数来执行对象检测 from darknet2 import
PP-YOLO评估显示出更快的推断（x轴）和更好的准确性（y轴） PP-YOLO评估指标显示出比现有的最新对象检测模型YOLOv4更高的性能。...YOLOv4于今年春天由Alexey AB在YOLO Darknet存储库中发布。YOLOv4主要是其他已知计算机视觉技术的集合，并通过研究过程进行了组合和验证。...YOLO头部 —这是网络中进行边界框和类预测的部分。它由关于类，框和对象的三个YOLO损失函数指导。...更好的预训练模型显示也可以改善下游转移学习。 PP-YOLO是最先进的吗？ PP-YOLO胜过2020年4月23日发布的YOLOv4结果。...论文中显示了这些指标，胜过了YOLOv4和EfficientDet的当前发布结果。
对于 YOLOv4，边界框坐标需要是相对于图像大小的 [x_center, y_center, width, height] 格式。除此之外，每种情况下的标签都是 0，因为我们只有一个类。...接下来是过滤器和类的数量。在微型模型配置文件中，我们可以找到两个 [yolo] 层。将这些层中的类从 80 更改为 1，因为我们只有一个类。...【6】使用多分辨率图像和固定分辨率图像训练 YOLOv4模型 【7】所有模型的 mAP 对比 下图显示了我们上面执行的所有运行在 0.50 IoU 阈值时的 mAP 比较。...我们将使用 Python (darknet_video.py) 脚本来运行推理，该脚本已稍作修改以显示视频帧上的 FPS。修改后的脚本是可下载代码的一部分。...，包含类名文件的路径和类数。
这篇博文将重点介绍YOLO v4 的单次检测器，主要是因为它具有良好的速度和精度折中以及更好地检测小物体的能力。YOLOv4 将使用Darknet框架实现。...YOLOv4 使用 CSPDarknet53 CNN，这意味着它的目标检测主干使用了 Darknet53，共有 53 个卷积层。Darknet 非常易于安装、使用，只需几行代码即可完成。...需要修改的参数是批量大小、细分、类等。从这里下载配置文件。 现在数据已经到位，配置完成，但是模型将如何访问数据呢？创建了两个文件，其中一个包含训练数据、测试数据和类信息的信息。...我们称之为obj.data（可以从这里下载），另一个是obj.names包含所有类的名称。你可以obj.names 从这里下载。 下一步是下载 YOLOv4 的预训练权重。...这些模型在IC15 数据集上进行了测试，该数据集是一个附带的场景文本数据集，仅包含英文单词。它包含 1000 张训练图像，但它是在其中随机的 500 张图像上进行测试的。
这里提供官方的 YOLOv4 目标检测模型 作为预训练模型，该模型能够检测 80 类物体。 为了便于演示，我们将使用预训练的权重作为我们的跟踪器。.../download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights 使用 YOLOv4 运行跟踪器 为了将 YOLOv4 应用到目标跟踪上，首先我们需要将权重文件转换...# Convert darknet weights to tensorflow model python save_model.py --model yolov4 # Run yolov4 deep...你也可以通过调整--output_format标志来改变保存的视频类型，默认情况下它被设置为AVI编解码器，也就是XVID。 示例视频显示跟踪所有coco数据集类: ?...目标跟踪器跟踪的类别 默认情况下，代码被设置为跟踪coco数据集中的所有80个类，这是预先训练好的YOLOv4模型所使用的。但是，可以简单地调整几行代码，以跟踪80个类中的任意一个或任意一个组合。
1 如何使用YOLOv4 首先要先建置darknet的环境，先下载darknet的github： $ git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git...2 使用YOLOv4进行推理 我们需要先下载YOLOv4的权重来用 wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3...4 使用结构更小的YOLO ( Yolov4-Tiny ) 下一种加快速度的方法是使用yolov4-tiny.weights，一个更小型的yolov4，这边的小型指的是神经网络模型的结构，一般我们都会使用在运算能力相较于显示适配器低的装置上.../install_pycuda.sh 如果显示nvcc not found的话则需要手动修改 install_pycuda的档案，我们需要将cuda的绝对位置存放到环境变量当中： ?...左上角有显示FPS数值，实测下来大约都会在 4.2~4.5之间，我们这次使用的是416维度，相较没有使用TensorRT引擎的Darknet ( FPS 1.5)，快了将近3倍。
Unified: 统一的架构，提供 end-to-end 的训练和预测。 Real-Time: 实时性，初代论文给出的指标 FPS 45 , mAP 63.4 。...YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection ，于今年 4 月公布，采用了很多近些年 CNN 领域优秀的优化技巧。...YOLO v4: https://github.com/AlexeyAB/darknet 本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现，如何于 Docker 编译使用。...,target=/home/yolov4 \ joinaero/ubuntu18.04-cuda10.2:opencv4.4.0-darknet 进行推断： ....加参数 -map 后，上图会显示有红线 mAP。 查看模型 mAP@IoU=50 精度： $ .
Darknet-19：速度方面，处理一张图片仅需要55.8亿次运算，相比于VGG306.9亿次，速度快了近6倍。...而使用anchor free的方法，仅产生80x80=6400个预测框，降低了计算量。...与YOLOv4和YOLOv5类似，它为工业应用提供了各种不同尺寸的模型。跟随基于锚点的方法的趋势，YOLOv6采用了无锚点的检测器。...PlainNet (b) 显示了一个基本网络结构的特征图，可以看到有大量的信息丢失，这意味着在实际应用中可能不会捕捉到所有有用的特征。...从图3(d)中我们可以看出，PGI的推理过程仅使用主分支，因此不需要任何额外的推理成本。
改进之处 多尺度预测 （类FPN） 更好的基础分类网络（类ResNet）和分类器 darknet-53,见下图。 分类器-类别预测。...（RCNN测试时每张超过40秒）,yolo仅使用7x7x2个....：https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4！...感受一下YOLOv4实验的充分性（调参的艺术）: ? ? 感受一下性能炸裂的YOLOv4实验结果: ? ? ? ?...YOLO v.s Faster R-CNN 1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程。
大神接棒，YOLOv4来了！ 当大家以为再也见不到YOLOv4的时候，然鹅今天 YOLOv4 来了！ YOLOv4的作者阵容里并没有Joe Redmon，也验证了大神曾说不再继续CV研究的这条消息。...接着往下看 YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknet ?...因为他就是darknet另一个github版本的维护者，也就是YOLOv4的代码库： https://github.com/AlexeyAB/darknet 据Amusi 猜测推断，Alexey Bochkovskiy...这里对Alexey不过多赘述，想了解的同学可以看一下：等待YOLOv4的期间，它还在更新 值得一提的是，这个版本的darknet的提交数已经来到 1777 次。...//github.com/AlexeyAB/darknet 大家一定被文章开头的图片吸引了，位于图中靠右上角的YOLOv4 多么"亮眼"，越靠右上角意味着AP越高、速度FPS越快！
例如华为海思 NNIE 只支持caffe1.x 模型，所以 yolov3/yolov4 模型要想在海思芯片上部署，转换为 caffe1.x 模型是必须的。...今天，专门给大家写一下将 yolov3/yolov4 模型转为 caffe 模型的详细步骤。 0. 系统环境 Ubuntu 16.04 cuda 9.x 1....克隆 GitHub 上的转换工具项目： git clone https://github.com/ChenYingpeng/darknet2caffe.git 将 darknet2caffe/caffe_layers...将 darknet2caffe/caffe_layers/mish_layer 下的 mish_layer.cpp、mish_layer.cu 文件和 darknet2caffe/tree/master...将 darknet2caffe/caffe_layers/pooling_layer 下的 pooling_layer.cpp 拷贝到容器的路径：/opt/caffe/src/caffe/layers/
作者丨Happy 编辑丨极市平台 导读 本文是YOLOv4的原班人马（包含CSPNet一作与YOLOv4一作AB大神）在YOLO系列的继续扩展，从影响模型扩展的几个不同因素出发，提出了两种分别适合于低端...对于包含k层b个通道的CNN而言，ResNet的计算量为： ， ResNeXt的是： , DarkNet的是： 。...下表给出了CSPNet应用到ResNet，ResNeXt与DarkNet时的FLOPs变化，可以看到：新的架构可以极大的降低计算量，ResNet降低23.5%，ResNeXt降低46.7%，DarkNet...图像分类与目标检测的最大区别在于：前者仅需要对图像中的最大成分进行分类，而后者则需要预测图像中每个目标的位置。...Scaled-YOLOv4 接下来，我们将尝试把YOLOv4扩展到不同的GPU(包含低端和高端GPU)。 CSP-ized YOLOv4 YOLOv4是一种针对通用GPU设计的实时目标检测方案。
在这一节中，我们将展示和分析各种常用的CNN模型，并试图了解它们在面对(1)图像大小，(2)层数，(3)通道数的变化时的定量代价。我们选择的cnn是ResNet, ResNext和Darknet。...我们将它应用到ResNet、ResNeXt和Darknet中，观察计算量的变化，如表2所示。 ?...由上面推导的公式可知，CSPDarknet stage只有在满足k >1的情况下，才会比Darknet stage有更好的计算优势。...为了获得更好的速度/精度折衷，我们将第一个CSP stage转换为原始的Darknet残差层。 Neck: 为了有效地减少计算量，我们对YOLOv4中的PAN体系结构进行了CSP-ize。...本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
并且得到YOLOv3作者Joseph Redmon的承认，下面是Darknet原作者的在readme中更新的声明。 ?...Darknet原作者pjreddie在readme中承认了YOLOv4 来看看YOLOv4和一些SOTA模型的对比，YOLOv4要比YOLOv3提高了近10个点。 ? FPS vs AP 1....YOLOv4的思维导图 Bag of freebies和Bag of specials涉及到的大部分trick在GiantPandaCV公众号历史文章中都有介绍，所以不一一列举，主要讲一下YOLOv4的创新点...笔者数据集只有一个类，所以可能不需要这种特殊的数据增强方法，欢迎各位读者通过自己的实验来验证这个数据增强方法的有效性。...参考 https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf https://github.com/AlexeyAB/darknet
https://github.com/AlexeyAB/darknet 很多同学一定会问，YOLOv4-Tiny相较于YOLOv4有哪些变化？删减了哪些模块或者layers？...据 Amusi 了解，目前YOLOv4作者（AlexeyAB ）并没有正式给出Tiny版的算法介绍。其实对YOLO熟悉的同学，可以先看一下 cfg文件，就能了解一些内容。...不管是YOLOv4还是后面所谓的"YOLOv5"，都用到了CSPNet，贡献涨点很明显！...而且YOLOv1-v3的官方项目已经把YOLOv4的项目链接挂上去了。 ? 关于YOLOv4，详见：大神接棒，YOLOv4来了！...我觉得YOLOv4性能更强，后续会专门推一篇关于YOLOv4和"YOLOv5"的文章，敬请期待！ ? 跟我一起喊：大神接棒，YOLOv4-Tiny 来了！
YOLO官网： https://github.com/pjreddie/darknet YOLO v.s Faster R-CNN 1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程...例如，如果想知道一张图片是不是“Norfolk terrier ”需要计算： 另外，为了验证这种方法作者在WordTree（用1000类别的ImageNet创建）上训练了Darknet-19模型。...更好的基础分类网络（darknet-53, 类似于ResNet引入残差结构）。...https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4！...不仅如此，他们还提到「YOLOv5 的大小仅有 27 MB。」对比一下：使用 darknet 架构的 YOLOv4 有 244 MB。这说明 YOLOv5 实在特别小，比 YOLOv4 小近 90%。
Dimension Clusters (维度聚类) 。...经过对VOC数据集和COCO数据集中bbox的k-means聚类分析，将anchor机制中原本惯用的 9 anchor 法则 删减为仅保留最常出现的 5 anchor 。...看detection的主流backbone VGG-16不顺眼，嫌弃它计算量太大（224×224的图像需要计算30.69 billion次浮点运算），于是自己咔咔咔整了个DarkNet-19出来：...在保证较高检测速度的情况下，大大提升了YOLO系算法的检测精度： ? 把DarkNet-19玩到了DarkNet-53： ? 对于小物体的漏检情况得到了很大的改善： ?...关于YOLOv3的详细解读，请参见我的另一篇博客：YOLOv3: An Incremental Improvement Summary 相信马上会有YOLOv4、YOLOv5等后传被作者做出来。
YOLOV4论文： https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf YOLOV4代码： https://github.com/AlexeyAB/darknet 2.YOLOv4...这里先大致看下，接下来我们将逐步分析各个部分，首先，我们先看特征提取网络Backbone. 2.2 CSPDarknet53 我们前面知道在YOLOv3中，特征提取网络使用的是Darknet53，而在YOLOv4...下面的图(d)显示了另一种被称为BiFPN的neck设计，根据BiFPN的论文，该设计具有更好的准确性和效率权衡。 ?...基于不同的资源约束，BiFPN层和类/盒网层都被重复多次。...另外还有一些改进可称为「bag of specials」，仅需在推理时间方面做少许牺牲，就能获得优良的性能回报。
改进：YOLO9000 YOLO9000 使用 YOLOv2 模型，采用联合训练算法训练，拥有9000类的分类信息。...Dimension clusters（聚类提取先验框的尺度信息）之前Anchor Box的尺寸是手动选择的，所以尺寸还有优化的余地。...更好的基础分类网络（darknet-53, 类似于ResNet引入残差结构）。...对比一下：使用 darknet 架构的 YOLOv4 有 244 MB。这说明 YOLOv5 实在特别小，比 YOLOv4 小近 90%。这也太疯狂了！...YOLOv5的优点 使用Pytorch框架，对用户非常友好，能够方便地训练自己的数据集，相对于YOLO V4采用的Darknet框架，Pytorch框架更容易投入生产。
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