YOLOV4是什么
YOLOV4简介 -
Yolov4中使用的Dropblock，其实和常见网络中的Dropout功能类似，也是一种缓解过拟合的一种正则化方式。 传统的Dropout很简单：随机删除减少神经元的数量，使网络变得更简单。这种方式其实是借鉴2017年的Cutout数据增强的方式，cutout是将输入图像的部分区域清零，而Dropblock则是将Cutout应用到每一个特征图。
在YOLO v4中被提及的激活函数有： ReLU, Leaky ReLU, PReLU, ReLU6, SELU, Swish, Mish其中Leaky ReLU, PReLU难以训练，ReLU6转为量化网络设计，对于普通人来说，这些函数有些难以理解，但接触过后就知道并不难。
Yolov4中使用的Dropblock，其实和常见网络中的Dropout功能类似，也是一种缓解过拟合的一种正则化方式。 传统的Dropout很简单：随机删除减少神经元的数量，使网络变得更简单。这种方式其实是借鉴2017年的Cutout数据增强的方式，cutout是将输入图像的部分区域清零，而Dropblock则是将Cutout应用到每一个特征图。
在YOLO v4中被提及的激活函数有： ReLU, Leaky ReLU, PReLU, ReLU6, SELU, Swish, Mish其中Leaky ReLU, PReLU难以训练，ReLU6转为量化网络设计，对于普通人来说，这些函数有些难以理解，但接触过后就知道并不难。
DeepStream是一个用于构建AI应用的开源框架，包括YOLO（You Only Look Once）。在使用DeepStream运行YOLO并保存检测结果时，有几个重要的注意事项需要了解：1. 模型选择：首先，你需要选择一个适合你的应用场景的YOLO模型。YOLO有多种版本，如YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4，每个版本的性能和准确度都有等会说。
whj4文件如下：Human Detector 使用步骤：描述如何使用预训练好的基于Yolov4 和Yolov4-tiny 的Human Detector(以下简称HD_yolov4, HD_yolov4_tiny)；自定义数据集训练Yolov4 & Yolov4-tiny：描述如何使用自定义数据集训练Yolov4 和Yolov4-tiny；性能对比： Yolov4 和Yolov4-tiny 分别作为希望你能满意。
DeepStreamapp 运行 yolo 保存检测结果需要注意什么? -
1. 模型选择：首先，你需要选择一个适合你的应用场景的YOLO模型。YOLO有多种版本，如YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4等，每个版本的性能和精度都有所不同。你需要根据你的需求选择合适的模型。2. 数据集准备：在运行YOLO之前，你需要准备一个包含你想要检测的目标的数据集。这个数据集需要被正确地标注希望你能满意。
不会用多久的，看你训练多少轮，大概估计的话一轮10分钟以内。
目标检测算法是什么? -
目标检测算法是先通过训练集学习一个分类器，然后在测试图像中以不同scale的窗口滑动扫描整个图像；每次扫描做一下分类，判断一下当前的这个窗口是否为要检测的目标。检测算法的核心是分类，分类的核心一个是用什么特征，一个是用哪种分类器。
1、什么是Nanodet Nanodet 是一个速度超快和轻量级的移动端Anchor-free 目标检测模型，是基于FCOS 模型进行轻量化改进而来的2、Nanodet 跟其他模型的性能对比华为P30 上用NCNN 移植跑benchmark，一张图片仅需10.23 毫秒，比YoloV4-Tiny 快3 倍，参数量小6 倍，COCO mAP(05:0.95到此结束了？。
SSD与yolov1的对比 -
yolo系列和ssd发表的时间顺序是yolov1,ssd,yolov2,yolov3,当然现在yolov4也出现了。这个是我之前在看完yolov1之后阅读ssd论文的时候记录的笔记，因此会涉及到很多和yolov1实现的对比。fast rcnn系列的模型的套路： 1.使用事先设定的bounding boxes, 和fasterRCNN区别是没有使用RPN和Pooling操作论文的贡献： 1还有呢？.
卷积神经网络。当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5是完全基于PyTorch实现的，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。