【yolov4】学习笔记一

想多熟悉下pytorch,因而选择了yolov4-pytorch版本来熟悉整个流程。 代码下载地址: https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4 这位大神厉害啊，这么快就复现了,好好学习膜拜中！ yolov4.weights权重百度网盘下载地址: https://pan.baidu.com/s/1dAGEW8cm-dqK14TbhhVetA 提取码:dm5b 下载后用pycharm打开工程。 个人更喜欢把参数写在代码中，所以将demo.py中main部分改为 if __name__ == '__main__': cfgfile = 'cfg YOLOv4是一种先进的目标检测模型，全称为You Only Look Once version 4，它在YOLO系列的基础上进行了改进，提高了检测精度和速度。本篇学习笔记主要围绕YOLOv4在PyTorch环境中的实现进行探讨，同时也涉及CUDA的使用。 YOLOv4的核心改进包括引入了多种技术，如 Mish 激活函数、SPP-Block（Spatial Pyramid Pooling）、CBAM（Channel Attention and Spatial Attention Module）等，这些都旨在优化特征提取和提高模型的定位精度。在PyTorch中实现YOLOv4，我们需要理解这些模块的工作原理并将其转化为可执行的代码。 下载代码可以从链接<https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4>获取，这是Tianxiaomo大神对YOLOv4的复现。同时，还需要下载预训练权重文件`yolov4.weights`，可以在提供的百度网盘链接中找到，提取码是`dm5b`。下载完成后，使用PyCharm或其他IDE打开项目。 在代码中，我们可以看到`demo.py`文件，这是运行模型进行目标检测的主要入口。为了便于理解和调试，可以将配置参数直接写入代码中。例如，设置配置文件路径`cfgfile = 'cfg/yolov4.cfg'`，权重文件路径`weightfile = 'yolov4.weights'`，以及待检测图像文件路径`imgfile = 'data/dog.jpg'`。 在运行代码之前，可能需要确保已经安装了所有必要的库。如果使用CUDA加速计算，需要在`demo.py`中设置`use_cuda = 1`，并修改`utils/utils.py`中第452行，将GPU运算部分改为`boxes.append(get_region_boxes1(list_boxes[i].data.cpu().numpy(), 0.6, 80, masked_anchors, len(anchor_masks[i])))`，这样模型会在GPU上运行，提升运行效率。 在首次运行时，建议先在CPU上测试，以确保代码无误。当CPU运行成功并验证了模型的正确性后，可以启用CUDA进行GPU加速。GPU运行的结果通常会比CPU快很多，特别是在处理大量图像或者实时视频流时。 通过这个学习过程，不仅可以深入了解YOLOv4的架构和实现，还能熟悉PyTorch框架及其与CUDA的结合使用。对于想要提升深度学习技能的开发者来说，这是一个很好的实践项目。同时，理解YOLOv4的各个组件和优化技巧，也能为今后的模型设计和优化提供宝贵的经验。 学习笔记中提到的作者分享了其在学习过程中遇到的问题和解决办法，这种分享精神值得鼓励。对于初学者而言，跟随这样的学习笔记进行实践，能够有效提高学习效率，并在实践中不断积累经验。